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J-GLOBAL ID：202202252596431342   整理番号：22A1043817

意味論的軌道頻出パターンマイニングモデル:定義と定理【JST・京大機械翻訳】

Semantic Trajectory Frequent Pattern Mining Model: The Definitions and Theorems

著者 (2件)： Su Jie (Hunan International Economics University, China) ,  Li Jun (Hunan International Economics University, China)
資料名： International Journal on Semantic Web and Information Systems  (International Journal on Semantic Web and Information Systems)
巻： 18  号： 1  ページ： 1-20  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3850A  ISSN： 1552-6283  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 個々のユーザ軌道の頻出パターンをマイニングする方法を,位置意味論に基づいて提案した。セマンティック軌道は逆ジオコーディングによって得られて,Top-k候補頻出位置アイテム集合を得るために前処理して,次に,時空シーケンス交差と分割と統治併合方式を用いて,長いアイテム集合の頻繁な反復計算を階層的集合の規則的操作に変換して,頻繁なシーケンスのスーパーセットと部分集合を見つけた。この種の意味的軌道頻出パターンマイニングは,潜在的カーボリングニーズを能動的に同定および発見することができ,そして,コイリングおよびHOV車線旅行(高占有車両Lane)のような位置ベースインテリジェント推薦のためのより高い精度を提供した。本論文における意味的軌跡に基づくカルプールマッチングと推薦は,単一コイリングとリレー乗り手のコイリングに好適であり,シミュレーションの結果は,この方法の適応性と効率を証明した。Copyright 2022 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 効率 ,  *意味論 ,  前処理 ,  規則 ,  適応性 ,  集合 ,  定義 ,  *軌道 ,  部分集合 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： ガバナンス ,  *頻出パターン ,  *頻出パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： カープール ,  高頻度パターン ,  意味統合 ,  意味ネットワーク ,  意味軌跡 ,  セマンティックズーム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 意味論 ,  軌道 ,  頻出パターンマイニング ,  モデル ,  定義 ,  定理