基于后缀自动机的轨迹模式挖掘方法

• 作者: 廖律超 王兴 蒋新华 蔡伟文
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 定阶马尔可夫模型 变阶马尔可夫模型 后缀字典树 后缀自动机 轨迹模式 轨迹预测
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 409-412,416
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.02.020

摘要

基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔可夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔可夫模型挖掘方法.该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机模型,结合当前实际轨迹数据,动态自适应预测将来的位置信息.实验结果表明:相比固定阶马尔可夫模型,随着阶数的增加(L≥2),固定阶马尔可夫模型预测的精度逐步降低,而该方法能动态自适应,精度保持在81.3％左右,取得较好的预测效果;同时,该方法只需线性的时间和空间开销,大大降低了存储空间和时间,能实现大规模数据的在线学习.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋新华	中南大学信息科学与工程学院	78	573	11.0	20.0
5	廖律超	福建工程学院下一代互联网应用技术研究中心	17	126	6.0	10.0
6	王兴	中南大学信息科学与工程学院	9	24	3.0	4.0
10	蔡伟文	福建师范大学软件学院	1	3	1.0	1.0