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论文推荐|吴华意：出租车轨迹数据挖掘进展.1.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430072;2.湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062.第一作者简介：吴华意(1966—),男,教授,研究方向为地理信息分析与挖掘。.E-mail:wuhuayi@whu.edu...
论文题目：面向车辆轨迹分析的数据挖掘算法研究作者姓名：王室燧专业名称：研究方向：焦皇丕统壁指导教师：论文提交El期：论文答辩El期：授予学位日期：RESEARCHONDATAMININGALGOVEHICLETRAJECTORYANALYSISADissertationsubmittedMASTEROFMANAGEMENTfromShandongUniversityWangWenhuanSupervisor：ProfessorHanYanboCollege...
基于GPS轨迹数据的检索、分析和挖掘研究背景：微软亚研院，郑宇（关于LBS归纳的博客）1、Geolife项目，2007，分享个人轨迹到地图上，识别用户交通模式，挖掘位置兴趣点和经典旅行序列，基于历史轨迹推断用户相似性，基于协同过滤的位置推荐，利用用户模式挖掘位置间相关性，潜在旅行…
这是模式挖掘、数据挖掘的一部分应用。空间模式挖掘(MiningSpatiotemporalPatterns)两个空间实体之间存在若干拓扑关系，这些关系基于两个实体的位置：分离相交包含如图所示地表示位置信息，可以提取类似下面的规则：is_a(x,large_town)⋀...
本期10minspaper主要介绍了五篇来自SIGIR和KDD（国际顶级会议）的关于数据挖掘的论文：1.VarianceReductionforOL2R2.Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutiona…
论文推荐|吴华意：出租车轨迹数据挖掘进展.本文转载自微信公众号测绘学报，版权归原作者及刊载媒体所有。.第一作者简介：吴华意(1966—),男,教授,研究方向为地理信息分析与挖掘。.E-mail:wuhuayi@whu.edu.摘要：大数据、物联网与精密定位技术的发展...
基于出租车轨迹数据挖掘的乘客推荐模型通过改进传统的CKNN算法，提出一种近似的CKNN算法来实时检索出租车附近的候选乘客，通过对出租车GPS轨迹数据的挖掘，找到出租车的热点载客区域，通过判定乘客的起点和终点，提出两个影响出租车司机选择乘客行为...
这些数据中蕴含大量的有用信息，有效的对轨迹数据进行挖掘、分析能获得潜在的巨大应用价值。.當前，出租车GPS轨迹数据已被城市计算、智能交通等众多研究领域进行研究，用于感知城市交通信息[1-2]，发现人们出行活动规律[3-4]等信息，以提高公共资源...
轨迹数据分析是时空数据挖掘的重点内容之一，也是相当有挑战任务之一。伴随分析是轨迹数据的一种常见分析任务，但是伴随分析面临着三大挑战：摘自ICDM2013年论文MiningFollowingRelationshipsinMovementData的表述：Challenge1.
空间轨迹数据可按照人、交通工具、动物以及自然现象等移动物体分为四类。论文建立了轨迹数据挖掘的框架，明确了各项轨迹数据挖掘任务的定位，总结了各项任务的研究方法和应用，并提供了研究中的一部分公开数据集。
论文推荐|吴华意：出租车轨迹数据挖掘进展.1.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430072;2.湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062.第一作者简介：吴华意(1966—),男,教授,研究方向为地理信息分析与挖掘。.E-mail:wuhuayi@whu.edu...
论文题目：面向车辆轨迹分析的数据挖掘算法研究作者姓名：王室燧专业名称：研究方向：焦皇丕统壁指导教师：论文提交El期：论文答辩El期：授予学位日期：RESEARCHONDATAMININGALGOVEHICLETRAJECTORYANALYSISADissertationsubmittedMASTEROFMANAGEMENTfromShandongUniversityWangWenhuanSupervisor：ProfessorHanYanboCollege...
基于GPS轨迹数据的检索、分析和挖掘研究背景：微软亚研院，郑宇（关于LBS归纳的博客）1、Geolife项目，2007，分享个人轨迹到地图上，识别用户交通模式，挖掘位置兴趣点和经典旅行序列，基于历史轨迹推断用户相似性，基于协同过滤的位置推荐，利用用户模式挖掘位置间相关性，潜在旅行…
这是模式挖掘、数据挖掘的一部分应用。空间模式挖掘(MiningSpatiotemporalPatterns)两个空间实体之间存在若干拓扑关系，这些关系基于两个实体的位置：分离相交包含如图所示地表示位置信息，可以提取类似下面的规则：is_a(x,large_town)⋀...
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基于出租车轨迹数据挖掘的乘客推荐模型通过改进传统的CKNN算法，提出一种近似的CKNN算法来实时检索出租车附近的候选乘客，通过对出租车GPS轨迹数据的挖掘，找到出租车的热点载客区域，通过判定乘客的起点和终点，提出两个影响出租车司机选择乘客行为...
这些数据中蕴含大量的有用信息，有效的对轨迹数据进行挖掘、分析能获得潜在的巨大应用价值。.當前，出租车GPS轨迹数据已被城市计算、智能交通等众多研究领域进行研究，用于感知城市交通信息[1-2]，发现人们出行活动规律[3-4]等信息，以提高公共资源...
轨迹数据分析是时空数据挖掘的重点内容之一，也是相当有挑战任务之一。伴随分析是轨迹数据的一种常见分析任务，但是伴随分析面临着三大挑战：摘自ICDM2013年论文MiningFollowingRelationshipsinMovementData的表述：Challenge1.
空间轨迹数据可按照人、交通工具、动物以及自然现象等移动物体分为四类。论文建立了轨迹数据挖掘的框架，明确了各项轨迹数据挖掘任务的定位，总结了各项任务的研究方法和应用，并提供了研究中的一部分公开数据集。
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