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J-GLOBAL ID：201802216158340067   整理番号：18A0726901

モバイル環境における位置予測ルールの統合発見【JST・京大機械翻訳】

Integrated Discovery of Location Prediction Rules in Mobile Environment

著者 (6件)： Naserian Elahe ,  Wang Xinheng ,  Xu Xiaolong ,  Dong Yuning ,  Georgalas Nektarios ,  Huang Kaizhu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech  ページ： 1017-1024  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： パターンベースの予測は,モバイル環境におけるユーザの将来の位置を予測するために広く使われている手法の一つである。現在,パターンに基づく予測は2つの逐次段階で実行される:一連の逐次的な頻繁なパターンを発見し,それに続いて予測ルールを生成する。しかし,既存の方法は,それらのサポートが閾値より少ない場所を予測することができない。したがって,低いサポートを有するいくつかの有用なパターンを発見することができず,それは予測電力の減少に導いた。この問題は,主に2段階逐次アプローチを適用することに由来する。本論文では,この問題を検討し,パターンベースの予測ルールを生成するための新しい統合フレームワークを提案した。それは,各位置が別々の分割を持つようなデータベースを分割する。次に,各々の分割において,それは局所的サポート閾値を適用することを通して,対応する位置のために予測規則を直接発見した。著者らの最良の知識に対して,これは逐次アプローチを適用する代わりにマイニングと予測ステップを統合する最初の研究である。異なる条件を考慮した実験評価を通して,著者らの提案した技術は逐次予測方式より正確で効率的な結果を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  電力 ,  データベース
準シソーラス用語： 実験評価 ,  *位置予測 ,  *モバイル環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイル環境 ,  位置予測 ,  ルール ,  統合 ,  発見