發(fā)布時(shí)間：2018-05-05 23:23

  本文選題：RFID + 路徑數(shù)據(jù)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2013年08期

【摘要】：RFID技術(shù)在物流、供應(yīng)鏈管理等需要跟蹤物品流動(dòng)的領(lǐng)域的廣泛使用產(chǎn)生了大量路徑數(shù)據(jù)。路徑數(shù)據(jù)描述了物品在RFID系統(tǒng)中的移動(dòng)軌跡,路徑數(shù)據(jù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)包含地點(diǎn)和時(shí)間信息,使路徑數(shù)據(jù)比一般的序列數(shù)據(jù)更復(fù)雜。針對(duì)現(xiàn)有的序列數(shù)據(jù)異常點(diǎn)檢測(cè)算法不適合處理路徑數(shù)據(jù)的情況,對(duì)路徑數(shù)據(jù)的異常路徑檢測(cè)進(jìn)行了研究,提出適用于路徑數(shù)據(jù)的擴(kuò)展概率后綴樹(shù)(EPST)模型和一種采用該模型檢測(cè)異常路徑的方法。該模型用來(lái)計(jì)算每個(gè)路徑和路徑數(shù)據(jù)集的相似度,在計(jì)算相似度時(shí)主要利用了路徑數(shù)據(jù)的"短期記憶"性質(zhì),同時(shí)考慮了地點(diǎn)和時(shí)間信息對(duì)路徑數(shù)據(jù)相似度的不同影響。實(shí)驗(yàn)表明提出的算法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出異常路徑,并具有較低的空間復(fù)雜度。
[Abstract]:The extensive use of RFID technology in logistics, supply chain management and other areas that need to track the flow of goods has generated a large number of path data. Path data describe the moving track of items in RFID system. Each node in path data contains location and time information at the same time, which makes path data more complex than general sequential data. In view of the fact that the existing outlier detection algorithms for sequential data are not suitable for dealing with path data, the anomaly path detection of path data is studied. An extended probabilistic suffix tree (EPST) model for path data and a method for detecting abnormal paths with this model are proposed. The model is used to calculate the similarity between each path and the path data set. In calculating the similarity, the "short-term memory" nature of the path data is mainly used, and the different effects of location and time information on the similarity of path data are considered at the same time. Experiments show that the proposed algorithm can detect the abnormal path accurately and has low space complexity.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60773049) 江蘇省科技型企業(yè)創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(BC2010172) 江蘇大學(xué)高級(jí)專業(yè)人才科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(09JDG041) 高校博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20093227110005)
【分類號(hào)】：TP391.44

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本文編號(hào)：1849685