2C3-2 トップダウンアプローチによる大規模移動軌跡データからの頻出パターン発見(データマイニング)

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概要

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• As the location-acquisition technologies become increasingly pervasive, trajectory datasets tracking the movement of objects are more and more available. As a result, discovering frequent movement patterns from such a dataset has recently gained great interest. These frequent patterns are thought to be useful to design a safe traffic system, which requires both global simple patterns and local fine-grained patterns. However, traditional approaches based on grid regions are not suitable for discovering such variable patterns. To address this problem, we propose (1) a novel tree structure hierarchically storing from coarser to finer trajectories and (2) a top-down search algorithm looking from larger to smaller patterns. We apply the proposed approach to real-world trajectory datasets and discuss the resulting frequent patterns.

• 一般社団法人日本機械学会の論文
• 2011-09-01

著者

• 上原 邦昭

  神戸大

• 神野 良太

  神戸大

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