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J-GLOBAL ID：201802286605244258   整理番号：18A1738773

時空間データの意味理解:技術と応用【JST・京大機械翻訳】

Semantic Understanding of Spatio-Temporal Data: Technology & Application

著者 (5件)： Yao Di (中国科学院計算技術研究所,北京,100190) ,  Zhang Chao (UNIVERSITY OF ILLINOIS AT URBANA-CHAMPAIGN, US) ,  Huang Jianhui (中国科学院計算技術研究所,北京,100190) ,  Chen Yuexin (盲信号処理重点実験室,四川成都,610041) ,  Bi Jingping (中国科学院計算技術研究所,北京,100190)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 29  号： 7  ページ： 2018-2045  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  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： モバイルインターネットの発展と携帯端末の普及に伴い、大量のユーザーの時空属性のデータが生成される。これらのデータ表現の意味情報を理解することはユーザーの需要を推測し、ユーザーの選好を分析し、さらに精確な時空の推薦と予測サービスの提供に重要な役割を持っている。従って、近年、時空間データの意味理解は時空データマイニング分野の研究の焦点となっている。技術と応用の2つの面から、近年国内外の研究者がこの分野の研究成果に対して系統的な分類と総括を行った。技術面において、意味理解の異なる任務に基づき、時空データの意味理解の研究枠組みを提案し、そして、地理位置の意味理解、ユーザー行為の意味理解、ホットスポット事件の意味理解の3つの主な任務を順次に、時空データの意味理解に含まれる関連研究成果とキー技術をまとめた。応用レベルにおいて,時空間的推奨と時空間的予測における時空間データの意味理解の応用を,それぞれまとめた。最後に,データ品質,アルゴリズムモデル,および計算モデルの3つの側面から,時間-空間データの意味理解が直面する主要な課題と将来の研究方向をまとめた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ表現 ,  *データマイニング ,  計算モデル ,  ホットスポット ,  携帯端末 ,  アルゴリズム ,  予測
準シソーラス用語： *空間データ ,  データ品質 ,  意味情報 ,  モバイルインターネット ,  *意味理解 ,  *時空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時空間データ ,  意味理解 ,  応用