کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4942993 | 1437614 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hierarchical trajectory clustering for spatio-temporal periodic pattern mining
ترجمه فارسی عنوان
خوشه بندی مسیریابی سلسله مراتبی برای استخراج الگوی دوره ای فضایی ـ زمانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
خوشه بندی سلسله مراتبی مسیر؛ تراکوس؛ معدن الگوي دوره اي؛ نقاط مرجع؛ پیوند تک
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Spatio-temporal periodic pattern mining is to find temporal regularities for interesting places. Many real world spatio-temporal phenomena present sequential and hierarchical nature. However, traditional spatio-temporal periodic pattern mining ignores the consideration of sequence, and fails to take into account inherent hierarchy. This paper proposes a hierarchical trajectory clustering based periodic pattern mining that overcomes the two common drawbacks from traditional approaches: hierarchical reference spots and consideration of sequence. We propose a new trajectory clustering algorithm which considers semantic spatio-temporal information such as direction, speed and time based on Traclus and present comparative experimental results with three popular clustering methods: Kernel function, Grid-based, and Traclus. We further extend the proposed trajectory clustering to hierarchical clustering with the use of the single linkage approach to generate a hierarchy of reference spots. Experimental results reveal various hierarchical periodic patterns, and demonstrate that our algorithm outperforms traditional reference spot detection algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 92, February 2018, Pages 1-11
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 92, February 2018, Pages 1-11
نویسندگان
Dongzhi Zhang, Kyungmi Lee, Ickjai Lee,