基于双层多粒度知识发现的移动轨迹预测模型

发布时间：2019-10-25 11:20

【摘要】：针对现实移动轨迹空间分布上的稀疏性、不均匀性对移动轨迹建模与预测方面带来的挑战性问题,提出基于双层多粒度移动轨迹知识发现的在线轨迹预测模型.分别在粗/细粒度语义层对移动轨迹数据进行多粒度建模与模式挖掘,基于粗/细粒度语义表达之间的关联包含关系建立双层移动模式映射索引结构.通过在双层语义模式上对在线移动轨迹进行匹配与输出合并互补操作,实现对在线查询移动轨迹的混合预测.在真实数据集上的实验结果表明,采用提出的方法能够有效地提升预测精度,可以扩展稀疏数据下的可预测轨迹范围.
【作者单位】： 西安科技大学电气与控制工程学院;西北工业大学计算机学院;
【基金】：国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2015CB352400) 国家自然科学基金资助项目(61402360,61373119) 陕西省教育厅科学研究计划资助项目(16JK1509)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2552770