【摘 要】
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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DPTUp
【机 构】
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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
【基金项目】
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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)
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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。
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