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J-GLOBAL ID：201802267836109943   整理番号：18A1319008

適応セグメンテーション粒度に基づく時空間パターンマイニング手法【JST・京大機械翻訳】

Mining spatio-temporal patterns by adaptively choosing segmentation granularity parameters

著者 (3件)： Cao Weiquan (盲信号処理重点実験室信息処理室,成都,610041) ,  Chu Yanjie (盲信号処理重点実験室信息処理室,成都,610041) ,  He Liang (盲信号処理重点実験室信息処理室,成都,610041)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 35  号： 3  ページ： 750-754  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 軌道データ収集手段の多様化により,時間-空間パターンマイニングの前処理は,単一および固定セグメント化粒度を用いて,マイニングの問題を難しくする。アルゴリズムでは,マルチセグメント閾値を前処理リンクで適応的に調整し,パターンマイニング段階で時空間パターンの空間連結特性を用いてマイニング効率を改善した。実験結果は,この方法がマイニングプロセスのロバスト性を改善し,パラメータ調整プロセスを単純化し,強い実用性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様化 ,  ロバスト性 ,  前処理 ,  簡素化 ,  *セグメンテーション ,  データ収集 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実用性 ,  *パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： pattern mining ,  trajectory segmentation ,  location based services ,  spatio-temporal pattern

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  セグメンテーション ,  粒度 ,  時空間 ,  パターンマイニング ,  手法