【摘 要】
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技术的发展进步和需求的多样性,产生了大量的数据,数据背后隐含模式的发现对问题的深入研究起到关键性的作用.为了挖掘移动对象的周期运动模式,提出了一种无冗余周期模式（Non-
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会和中国民用航空局联合(U1433116)资助项目;中央高校基本科研业务费(NZ2013306)资助项目
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技术的发展进步和需求的多样性,产生了大量的数据,数据背后隐含模式的发现对问题的深入研究起到关键性的作用.为了挖掘移动对象的周期运动模式,提出了一种无冗余周期模式（Non-redundant period patterns,NRPP）发现算法.为解决噪声因素的影响,在现有方法基础上,引入相似性因子,删减冗余周期模式,使挖掘出的模式精简、准确.算法为不同模式设置不同阈值,不但解决了稀有项问题和组合爆炸问题,而且也使得挖掘效率更高效.采用公开移动对象数据实验,结果表明算法能高效挖掘出移动对象的周期模式.
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