| 面向位置预测的动态轨迹模式挖掘 |
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| 引用本文： | 邓佳.面向位置预测的动态轨迹模式挖掘[J].计算机应用研究,2017,34(10). |
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| 作者姓名： | 邓佳 |
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| 作者单位： | 南京理工大学 计算机科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 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，设计蕴含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。PRED方法可提供动态分析的能力，基于真实数据集进行对比实验，结果证明，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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| 关 键 词： | 轨迹模式，时空数据挖掘，模式树，位置预测 |
| 收稿时间： | 2016/7/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/7/11 0:00:00 |
Dynamic Trajectory Pattern Mining facing Location Prediction |
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| dengjia.Dynamic Trajectory Pattern Mining facing Location Prediction[J].Application Research of Computers,2017,34(10). |
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| Authors: | dengjia |
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| Affiliation: | Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Trajectory Pattern Spatio-temporal Data Mining Pattern Tree Location Prediction |
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