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基于GPS数据的周期性行为挖掘
  • ISSN号:1000-0801
  • 期刊名称:电信科学
  • 时间:2013.7.15
  • 页码:37-42
  • 分类:TP368.5[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全研究中心,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(No.2011CB302605); 国家自然科学基金资助项目(No.61173144,No.61073194); 国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(No.2011AA010705); 国家科技支撑计划基金资助项目(No.2012BAH37B01)
  • 相关项目:物联网物体安全定位及位置隐私保护技术研究
作者: 方滨兴|刘威|
中文摘要:

移动计算以及定位技术的快速发展正在改变人们的生活方式,使人们可以随时随地上网,还带来了大量反映用户运动轨迹的GPS数据。为了收集和分析这些GPS数据,设计实现了一个基于GPS数据的用户生活规律挖掘系统。对于记录数据阶段,通过运行Android系统的智能手机收集GPS数据,并定时将GPS轨迹数据发送到后台服务器;而在挖掘阶段,基于不同用户的GPS数据,挖掘出停留点序列并且获取周期模式。在这里,停留点用来表示与用户行为关联的地点。在获取了停留点的序列后,就可以挖掘频繁周期模式并对这些模式进行分析。最后,通过实验证明系统在处理大量GPS数据时仍能够保证高效性和稳定性。

英文摘要:

The fast development of positioning technology and mobile computing is changing the way people live. People can connect the interuet anytime and anywhere and it brings us amounts of GPS data representing the users' location histories. A system was designed to mine periodic behaviors on GPS data. In the stage of data collection, smartphones running on Android will be used to collect GPS data and then the data will be sent to a HqTP server at regular intervals. In the data mining stage, it is aimed to mine reference spot and understand the periodic pattern based on different users' GPS data. Also, stay points were used to represent the behaviors of users. With the sequence of stay points, frequent periodic patterns were mined and then these patterns were summarized. Finally, the experiments indicate our system shows efficient and stable performance with large numbers of GPS data.

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期刊信息
  • 《电信科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会 人民邮电出版社
  • 主编:韦乐平
  • 地址:北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:dxkx@ptpress.com.cn
  • 电话:010-81055443
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0801
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2103/TN
  • 邮发代号:2-397
  • 获奖情况:
  • 获第二届全国优秀科技期刊评比三等奖(1997年),获中国科协优秀科技期刊二等奖(1997年),在第四次邮电科技期刊质量检查评比中荣获优秀科技...,国家新闻出版总署将《电信科学》列为“中国期刊方...,获第三届中国科技优秀科技期刊奖三等奖(2002年),在第五次通信行业科技期刊质量检查评比中荣获优秀...,在第六次通信行业科技期刊质量检查评比中荣获优秀...,2008年再次入选《中文核心期刊要目总览》,2009年入选中国科技论文统计
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12435