移动对象的语义行为模式挖掘是当前移动对象研究中关注的热点,有益于诸多应用场景,如朋友推荐系统、轨迹破案领域和个性化服务等.目前语义行为模式挖掘方法没有考虑移动对象在停留点的停留时间,不能准确地分辨出移动对象之间的不同行为...移动对象的语义行为模式挖掘是当前移动对象研究中关注的热点,有益于诸多应用场景,如朋友推荐系统、轨迹破案领域和个性化服务等.目前语义行为模式挖掘方法没有考虑移动对象在停留点的停留时间,不能准确地分辨出移动对象之间的不同行为模式.为了解决上述问题,提出了一种基于停留时间的语义行为模式挖掘(discovering common behavior using staying duration on semantic trajectory,DSTra)方法,首先挖掘每个移动对象的频繁语义行为模式,然后定义语义行为模式之间的相似性度量方法,最后采用层次聚类的方法对移动对象进行聚类,找出具有相似行为模式的移动对象群体.实验结果表明:该方法不仅具有合理性和有效性,同时还具有较高的准确率和较好的效率.展开更多
文摘移动对象的语义行为模式挖掘是当前移动对象研究中关注的热点,有益于诸多应用场景,如朋友推荐系统、轨迹破案领域和个性化服务等.目前语义行为模式挖掘方法没有考虑移动对象在停留点的停留时间,不能准确地分辨出移动对象之间的不同行为模式.为了解决上述问题,提出了一种基于停留时间的语义行为模式挖掘(discovering common behavior using staying duration on semantic trajectory,DSTra)方法,首先挖掘每个移动对象的频繁语义行为模式,然后定义语义行为模式之间的相似性度量方法,最后采用层次聚类的方法对移动对象进行聚类,找出具有相似行为模式的移动对象群体.实验结果表明:该方法不仅具有合理性和有效性,同时还具有较高的准确率和较好的效率.
