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摘要:
现有各种轨迹分析主要利用聚类方法从多用户轨迹中挖掘公共停留点、计算用户相似度以发现热点、提取近似人群的公共属性,对同一用户计算相似度也无商业价值,因此很少对单用户轨迹分析展开研究.提出了基于地点语义的个体用户轨迹频繁模式挖掘方法.先逆地理编码求得语义轨迹并进行预处理从而求取Top-k候选频繁地点项集,进而采用时空序列求交集和分治归并方法,将长项集的频繁迭代计算转化为分层集合正则运算,从而求出频繁序列超集和子集.这种语义轨迹频繁模式挖掘能主动识别和发掘潜在的拼车需求,为共享拼车、HOV车道出行等基于位置的智能推荐提供更高的精准度.仿真拼车实验结果证明了该方法的适用性和高效性.
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文献信息
篇名 挖掘语义轨迹频繁模式及拼车应用研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 语义轨迹 频繁模式 数据挖掘 拼车
年,卷(期) 2019,(15) 所属期刊栏目 大数据与云计算
研究方向 页码范围 96-103
页数 8页 分类号 TP31
字数 8907字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0184
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘春 湖北工业大学计算机学院 9 28 4.0 5.0
2 周燕 湖北工业大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
3 李鑫 湖北工业大学计算机学院 3 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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语义轨迹
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数据挖掘
拼车
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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