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J-GLOBAL ID：201702276503092430   整理番号：17A1399640

最小凸包に基づく新しい距離を用いた軌道クラスタリング【Powered by NICT】

Trajectory clustering using a new distance based on minimum convex hull

著者 (2件)： Gao Xu (School of Mathematical Sciences, Beijing Normal University, Laboratory of Mathematics and Complex Systems, Ministry of Education, Beijing, China) ,  Yu Fusheng (School of Mathematical Sciences, Beijing Normal University, Laboratory of Mathematics and Complex Systems, Ministry of Education, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IFSA-SCIS  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 軌道クラスタリングは,時空間データマイニングにおけるホットな研究トピックである。全軌道は長く複雑である可能性があり,コーナを基準にした分裂と空間時間特性ベース圧縮は,前処理のために採用した。空間的および時間的性質を軌道データに対し重要である。空間ベースのクラスタリング法と時間依存したクラスタリング法であるが,効率的なアルゴリズムでは,空間および時間情報の両者を考慮すべきである。本論文では,セグメントで表される二つのサブ軌道間の距離を測定するための最小凸包に基づく新しい距離を提案した。DTW(動的時間圧伸)アルゴリズムを採用することにより,任意の長さの二部分軌道間の距離を計算することができる。最後に,光学(クラスタ化構造を同定する順序点)アルゴリズムは部分軌道のクラスタを見出すために適用した。実験結果は,提案した方法は,意味のあるクラスタを発見できると空間における近いが時間の異なる部分軌道を識別できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *クラスタ ,  前処理 ,  *凸包 ,  時間圧伸 ,  時間依存性 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 時間情報 ,  クラスタリング法 ,  *軌道クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 凸包 ,  軌道クラスタリング