資料介紹
針對(duì)周期行為挖掘中面臨的時(shí)空數(shù)據(jù)采樣頻率不確定,數(shù)據(jù)稀疏,時(shí)空數(shù)據(jù)噪聲等問題,本文采用GMPF (GPS Multi-Periodic Find) 算法來檢測(cè)用戶的周期模式。該算法首先將用戶的軌跡序列轉(zhuǎn)換成興趣點(diǎn)集合,然后針對(duì)每個(gè)興趣點(diǎn)進(jìn)行周期挖掘。通過在微軟亞洲研究院的Geolife項(xiàng)目中的182名用戶4年的GPS數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性且對(duì)數(shù)據(jù)噪聲和數(shù)據(jù)稀疏不敏感。
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