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J-GLOBAL ID：201702278344625799   整理番号：17A1972556

都市移動パターンの発見と確認のためのアプローチ【Powered by NICT】

An approach for the discovery and validation of urban mobility patterns

著者 (3件)： Cesario Eugenio (ICAR-CNR, Italy) ,  Comito Carmela (ICAR-CNR, Italy) ,  Talia Domenico (DIMES, UNICAL, Italy)
資料名： Pervasive and Mobile Computing  (Pervasive and Mobile Computing)
巻： 42  ページ： 77-92  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3475A  ISSN： 1574-1192  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルデバイスの普及は大量ユーザ軌跡からパターン,ルールと規則性,知識を抽出するために解析できることを運動データの収集に有利であった。本論文では,TPM,ユーザの移動度挙動を検出するための全体的な軌道パターン発見プロセスを一貫してサポートするアルゴリズムを提案した。特に,このアルゴリズムは二つの主相を含んでいる(i)高密度領域を見出し,より密にものを通して通過した。(ii)地域からの軌道パターンを抽出する。論文のもう一つの寄与は,TPMアルゴリズムの有効性を評価するための検証方法論である,例えば,発見された知識モデルは,入力データに適合するかを評価するから発見された。このような方法論は,GPSデータからの高密度領域と軌跡パターンの抽出を目指して任意のアルゴリズムの精度を評価するために使用できる一般的な解を示した。さらに,抽出されたパターンの品質を評価するための新しい軌道類似性測度を提案した。,提案した検証プロセスを利用して行い,詳細な実験的評価は,TPMの効率と有効性を証明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  *都市 ,  軌跡 ,  アルゴリズム ,  品質 ,  規則度 ,  移動度 ,  測度
準シソーラス用語： GPSデータ ,  入力データ ,  高密度 ,  パターン発見 ,  モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 軌道パターンマイニング ,  軌道類似性 ,  都市計算

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 都市 ,  発見