【摘要】：針對(duì)海量的用戶軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,提出一種動(dòng)態(tài)分析移動(dòng)對(duì)象軌跡模式、預(yù)測(cè)軌跡位置的方法(PRED)。首先使用改進(jìn)的模式挖掘模型,提取軌跡頻繁模式(簡(jiǎn)稱T-模式);然后提出DPTUpdate算法,設(shè)計(jì)蘊(yùn)涵時(shí)空信息的快捷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——DPT(dynamic pattern tree),存儲(chǔ)和查詢移動(dòng)物體的T-模式,并提出Prediction算法計(jì)算最佳匹配度,得到移動(dòng)對(duì)象軌跡的預(yù)測(cè)位置�；谡鎸�(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明,PRED方法可提供動(dòng)態(tài)分析的能力,平均準(zhǔn)確率達(dá)到72%、平均覆蓋率達(dá)到92.1%,與已有方法相比,其預(yù)測(cè)效果有顯著提升。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;中興通訊股份有限公司云計(jì)算及IT研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61170035,61272420,61502233) 國(guó)家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2012ZX03002003) 江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(BA2013047) 江蘇省六大人才高峰項(xiàng)目(WLW-004) 兵科院預(yù)研項(xiàng)目 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(30916011328) 國(guó)家級(jí)科研訓(xùn)練項(xiàng)目(201510288038)
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2534046