移动对象无冗余周期模式发现算法
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Algorithm of Non Redundant Periodic Frequent Patterns for Moving Objects
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    技术的发展进步和需求的多样性,产生了大量的数据,数据背后隐含模式的发现对问题的深入研究起到关键性的作用。为了挖掘移动对象的周期运动 模式,提出了一种无冗余周期模式(Non redundant Period Patterns,NRPP)发现算法。为解决噪声因素的影响,在现有方法基础上,引入相似性因子,删减冗余周期模式,使挖掘出的模式精简、准确。算法为不同模式设置不同阈值,不但解决了稀有项问题和组合爆炸问题,而且也使得挖掘效率更高效。采用公开移动对象数据实验,结果表明算法能高效挖掘出移动对象的周期模式。

    Abstract:

    The development of technology and multiple requirements produce huge data.It is critical to mine patterns behind the data for farther in depth study. To mine period frequent patterns of moving objects, an algrithm of non-redundant period patterns(NRPP) is proposed. The algorithm set different limited conditions to solve the combinatorial explosion problem and the rare item problem, and it is more efficient. To prevent noise and other uncertainties, similarity-based pattern matching method is introduced. By facilitating existing methods, the proposed method can be more concise and accurate. The experimental results using open data show that the method can efficiently excavate the periodic frequent patterns.

    参考文献
    相似文献
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引用本文

许寿全 ,皮德常.移动对象无冗余周期模式发现算法[J].数据采集与处理,2014,29(5):840-848

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  • 在线发布日期: 2014-10-20