發明
中華民國
104103101
I 546686
一種具動態粒度與自動標籤之漸進式序列資料探勘方法及系統AN INCREMENTAL TRAJECTORY DATA MINING METHOD WITH DYNAMIC GRANULARITY AND AUTO-LABELING AND SYSTEM THEREOF
國立中興大學
2016/08/21
一種漸進式軌跡資料探勘方法,以一網格階層樹統計各候選網格中的基礎資料數量目,依據各候選網格中包含該基礎資料的數量判斷該候選網格為一重要網格及動態改變該候選網格的大小,有效降低運算的資訊量。進一步的於融合新機率尾置樹、舊累加機率尾置樹形成一新累加機率尾置樹時加入一時間因子,給予新機率尾置樹的該重要移動型樣集較高的權重,使融合後的新累加機率尾置樹中的重要移動型樣對新進資料快速的調整,增加預測的準確度。 An incremental trajectory mining approach, including a hierarchical grid tree to count the visiting count of bottom-level grids and based on which to merge and determine significant grids and a merge algorithm to merge the accumulated probabilistic suffix tree and the probabilistic suffix tree of a new period to generate the accumulated probabilistic suffix tree for the next generation. The merge algorithm with an aging factor can reflect the change of movement patterns in the trajectory sequences rapidly and achieve a better prediction precision.
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