【摘 要】
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现行的移动目标行为规律侧重于空间或时间单一维度,且多集中于单移动目标的自身行为。为发现移动目标的关联共现规律,在传统轨迹序贯模式挖掘的基础上,基于常用的时间戳和地
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,中国电子科技集团公司第三十二研究所
【基金项目】
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国家242信息安全专项（2017A153）, 江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX18_0438）
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现行的移动目标行为规律侧重于空间或时间单一维度,且多集中于单移动目标的自身行为。为发现移动目标的关联共现规律,在传统轨迹序贯模式挖掘的基础上,基于常用的时间戳和地点的关联模型,加入任务属性信息,以移动目标在空间上的共同出现模式为基准分析时间上的频繁度,提出一种将序列模式和关联规则应用到移动目标活动数据中的模式挖掘算法。实验结果证明,该算法能有效挖掘移动目标的活动地点关联性及协同共现规律,并且具有较低的算法复杂度,可以为建立移动目标的反应机制提供辅助决策。
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