A Sequential Patterns Data Mining Approach Towards Vehicular Route Prediction in VANETs

Amar Farouk Merah; Samer Samarah; Azzedine Boukerche; Abdelhamid Mammeri

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A Sequential Patterns Data Mining Approach Towards Vehicular Route Prediction in VANETs

机译：VANET中车辆路径预测的顺序模式数据挖掘方法

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Behavioral patterns prediction in the context of Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) has been receiving increasing attention due to the enabling of on-demand, intelligent traffic analysis and real-time responses to traffic issues. One of these patterns, sequential patterns, is a type of behavioral pattern that describes the occurrence of events in a timely and ordered fashion. In the context of VANETs, these events are defined as an ordered list of road segments traversed by vehicles during their trips from a starting point to their final intended destination. In this paper, a new set of formal definitions depicting vehicular paths as sequential patterns is described. Also, five novel communication schemes have been designed and implemented under a simulated environment to collect vehicular paths; such schemes are classified under two categories: RSU (Road Side Unit)-based and Vehicle-based. After collection, extracted frequent paths are obtained through data mining, and the probability of these frequent paths is measured. In order to evaluate the effectiveness and efficiency of the proposed schemes, extensive experimental analysis has been realized.

机译：由于启用了按需，智能流量分析和对流量问题的实时响应，车载自组织网络（VANET）的行为模式预测已受到越来越多的关注。这些模式之一（顺序模式）是一种行为模式，它以及时有序的方式描述事件的发生。在VANET中，这些事件被定义为车辆在从起点到最终预定目的地的行程中所经过的路段的有序列表。在本文中，描述了一组新的形式定义，将车辆路径描述为顺序模式。另外，在模拟环境下已经设计并实现了五种新颖的通信方案，以收集车辆路径。这种方案分为两类：基于RSU（道路侧单元）和基于车辆。收集后，通过数据挖掘获得提取的常用路径，并测量这些常用路径的概率。为了评估所提方案的有效性和效率，已经进行了广泛的实验分析。

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来源
《Mobile networks & applications》 |2013年第6期|788-802|共15页
作者
Amar Farouk Merah; Samer Samarah; Azzedine Boukerche; Abdelhamid Mammeri;
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作者单位

PARADISE Research Laboratory SITE, University of Ottawa, Ottawa, Canada;

Department of Computer Information Systems, Yarmouk University, Jordan, Jordan;

PARADISE Research Laboratory SITE, University of Ottawa, Ottawa, Canada;

PARADISE Research Laboratory SITE, University of Ottawa, Ottawa, Canada;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Vehicular Ad-hoc networks; Data mining; Sequential patterns;

机译：车载自组织网络;数据挖掘;顺序模式;

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