计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2014年
1期
76-87
,共12页
黄健斌%张盼盼%皇甫学军%孙鹤立
黃健斌%張盼盼%皇甫學軍%孫鶴立
황건빈%장반반%황보학군%손학립
轨迹预测%模式挖掘%语义特征%移动对象%模式树
軌跡預測%模式挖掘%語義特徵%移動對象%模式樹
궤적예측%모식알굴%어의특정%이동대상%모식수
trajectory prediction%pattern mining%semantic features%mobile object%pattern tree
提出一种融合语义特征的移动对象轨迹预测方法.该方法首先将用户的地理位置轨迹转化成语义轨迹,挖掘出语义模式集,同时在语义轨迹中分析用户的移动行为和规律,将具有相似语义行为的用户进行聚类,并挖掘出每个聚类的地理模式集.然后,基于挖掘到的用户个体语义模式集和相似用户地理模式集,构造用来索引和局部匹配的模式树STP-Tree和SLP-Tree.通过对STP-Tree和SLP-Tree的索引和局部匹配,引入一个加权函数实现给定对象运动的语义位置预测.此方法在传统的地理模式预测方法的基础上融合语义特征,可以有效地提取用户的语义活动行为,克服地理位置点特征的局限.在大量真实和人工轨迹数据集上的实验结果表明:该方法的预测准确率较传统方法均有显著提高.
提齣一種融閤語義特徵的移動對象軌跡預測方法.該方法首先將用戶的地理位置軌跡轉化成語義軌跡,挖掘齣語義模式集,同時在語義軌跡中分析用戶的移動行為和規律,將具有相似語義行為的用戶進行聚類,併挖掘齣每箇聚類的地理模式集.然後,基于挖掘到的用戶箇體語義模式集和相似用戶地理模式集,構造用來索引和跼部匹配的模式樹STP-Tree和SLP-Tree.通過對STP-Tree和SLP-Tree的索引和跼部匹配,引入一箇加權函數實現給定對象運動的語義位置預測.此方法在傳統的地理模式預測方法的基礎上融閤語義特徵,可以有效地提取用戶的語義活動行為,剋服地理位置點特徵的跼限.在大量真實和人工軌跡數據集上的實驗結果錶明:該方法的預測準確率較傳統方法均有顯著提高.
제출일충융합어의특정적이동대상궤적예측방법.해방법수선장용호적지리위치궤적전화성어의궤적,알굴출어의모식집,동시재어의궤적중분석용호적이동행위화규률,장구유상사어의행위적용호진행취류,병알굴출매개취류적지리모식집.연후,기우알굴도적용호개체어의모식집화상사용호지리모식집,구조용래색인화국부필배적모식수STP-Tree화SLP-Tree.통과대STP-Tree화SLP-Tree적색인화국부필배,인입일개가권함수실현급정대상운동적어의위치예측.차방법재전통적지리모식예측방법적기출상융합어의특정,가이유효지제취용호적어의활동행위,극복지리위치점특정적국한.재대량진실화인공궤적수거집상적실험결과표명:해방법적예측준학솔교전통방법균유현저제고.
