融合语义特征的移动对象轨迹预测方法

黄健斌; 张盼盼; 皇甫学军; 孙鹤立

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融合语义特征的移动对象轨迹预测方法

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提出一种融合语义特征的移动对象轨迹预测方法.该方法首先将用户的地理位置轨迹转化成语义轨迹,挖掘出语义模式集,同时在语义轨迹中分析用户的移动行为和规律,将具有相似语义行为的用户进行聚类,并挖掘出每个聚类的地理模式集.然后,基于挖掘到的用户个体语义模式集和相似用户地理模式集,构造用来索引和局部匹配的模式树STP-Tree和SLP-Tree.通过对STP-Tree和SLP-Tree的索引和局部匹配,引入一个加权函数实现给定对象运动的语义位置预测.此方法在传统的地理模式预测方法的基础上融合语义特征,可以有效地提取用户的语义活动行为,克服地理位置点特征的局限.在大量真实和人工轨迹数据集上的实验结果表明:该方法的预测准确率较传统方法均有显著提高.

著录项

来源
《计算机研究与发展》 |2014年第1期|76-87|共12页
作者
黄健斌; 张盼盼; 皇甫学军; 孙鹤立;
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作者单位

西安电子科技大学软件学院西安 710071;

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)南京 210023;

西安电子科技大学软件学院西安 710071;

西安电子科技大学软件学院西安 710071;

西安交通大学计算机科学与技术系西安 710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
轨迹预测; 模式挖掘; 语义特征; 移动对象; 模式树;

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