基于双层多粒度知识发现的移动轨迹预测模型

• 作者: 於志文 王亮 郭斌
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多粒度知识发现 移动轨迹 模式挖掘 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 人机交互与普适计算
• 页码范围: 669-674
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.04.005

摘要

针对现实移动轨迹空间分布上的稀疏性、不均匀性对移动轨迹建模与预测方面带来的挑战性问题,提出基于双层多粒度移动轨迹知识发现的在线轨迹预测模型.分别在粗/细粒度语义层对移动轨迹数据进行多粒度建模与模式挖掘,基于粗/细粒度语义表达之间的关联包含关系建立双层移动模式映射索引结构.通过在双层语义模式上对在线移动轨迹进行匹配与输出合并互补操作,实现对在线查询移动轨迹的混合预测.在真实数据集上的实验结果表明,采用提出的方法能够有效地提升预测精度,可以扩展稀疏数据下的可预测轨迹范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亮	西安科技大学电气与控制工程学院	70	320	10.0	13.0
3	於志文	西北工业大学计算机学院	78	682	12.0	24.0
4	郭斌	西北工业大学计算机学院	54	304	8.0	16.0