面向位置预测的动态轨迹模式挖掘

发布时间：2019-09-10 13:11

【摘要】：针对海量的用户轨迹数据进行研究,提出一种动态分析移动对象轨迹模式、预测轨迹位置的方法(PRED)。首先使用改进的模式挖掘模型,提取轨迹频繁模式(简称T-模式);然后提出DPTUpdate算法,设计蕴涵时空信息的快捷数据结构——DPT(dynamic pattern tree),存储和查询移动物体的T-模式,并提出Prediction算法计算最佳匹配度,得到移动对象轨迹的预测位置。基于真实数据集进行对比实验,结果证明,PRED方法可提供动态分析的能力,平均准确率达到72%、平均覆盖率达到92.1%,与已有方法相比,其预测效果有显著提升。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;上海交通大学计算机科学与工程系;中兴通讯股份有限公司云计算及IT研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170035,61272420,61502233) 国家科技重大专项资助项目(2012ZX03002003) 江苏省科技成果转化专项资金资助项目(BA2013047) 江苏省六大人才高峰项目(WLW-004) 兵科院预研项目 中央高校基本科研业务费专项资金项目(30916011328) 国家级科研训练项目(201510288038)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2534046