基于RFID路径数据的异常路径检测

• 作者: 董国宾 薛安荣 赵保同
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: RFID 路径数据 异常路径检测 扩展概率后缀树
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2451-2454
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.08.052

摘要

RFID技术在物流、供应链管理等需要跟踪物品流动的领域的广泛使用产生了大量路径数据.路径数据描述了物品在RFID系统中的移动轨迹,路径数据中每个节点同时包含地点和时间信息,使路径数据比一般的序列数据更复杂.针对现有的序列数据异常点检测算法不适合处理路径数据的情况,对路径数据的异常路径检测进行了研究,提出适用于路径数据的扩展概率后缀树(EPST)模型和一种采用该模型检测异常路径的方法.该模型用来计算每个路径和路径数据集的相似度,在计算相似度时主要利用了路径数据的“短期记忆”性质,同时考虑了地点和时间信息对路径数据相似度的不同影响.实验表明提出的算法能够准确地检测出异常路径,并具有较低的空间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛安荣	江苏大学计算机科学与通信工程学院	45	665	13.0	25.0
2	董国宾	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	4	1.0	2.0
3	赵保同	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	4	1.0	2.0