面向位置预测的动态轨迹模式挖掘

• 作者: 王永利 董振江 邓佳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 轨迹模式 时空数据挖掘 模式树 位置预测
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2984-2988
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.10.023

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永利	南京理工大学计算机科学与工程学院	45	174	8.0	11.0
2	邓佳	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	12	2.0	2.0