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题名基于布朗桥模型的重要同现模式挖掘
被引量:1
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作者
邓超
罗泽
阎保平
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机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第12期63-67,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(中美软件合作研究项目)(61361126011)
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文摘
为研究动物迁徙过程中的群体行为特点,需要发现动物的群体性停留区域和时间,然而现有同现模式挖掘算法只关注动物群体同现的瞬时性而未关注同现的持续性。为此,结合同现模式挖掘和经停地分析,提出基于布朗桥模型的重要同现模式挖掘算法。利用布朗桥模型对时空对象的轨迹进行建模,得到轨迹对应的经停地,并在相交经停地中,通过Apriori算法得到重要同现模式。应用青海湖斑头雁的时空数据实验证明了该算法的正确性,并通过分析挖掘出的时空同现模式,发现了斑头雁迁徙过程中的群体性起点区域、终点区域和中途经停区域。
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关键词
时空数据挖掘
重要同现模式
布朗桥
经停地区域
轨迹建模
概率模型
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Keywords
spatio-temporal data mining
important co-occurrence pattern
Brown bridge
stopover region
trajectory modeling
probability model
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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