探索语义轨迹的近似到达时间约束模式挖掘

本文主要探讨了在现代信息技术背景下，特别是随着GPS定位技术和智能移动设备的普及，轨迹数据的收集变得日益便捷，随之而来的是对包含语义信息的轨迹数据处理和分析的需求增长。轨迹数据融入语义元素后，可以形成更紧凑、高质量的数据表示，有助于深入了解用户的活动模式，进而支持旅游线路推荐、路线预测、用户生活行为分析以及社交网络中的朋友推荐等应用场景，从而更好地满足用户个性化需求。 传统的轨迹频繁模式挖掘（Trajectory Frequent Pattern Mining, TFPM）往往忽略了到达时间这一关键因素，而实际应用中，用户往往对轨迹模式的到达时间有明确的约束，例如在享受特定景点的同时还需要确保按时到达其他目的地，如车站或公共交通站点。因此，本文提出了近似到达时间约束下的语义轨迹频繁模式（Approximate Arrival-Time Constrained Frequent Pattern, AAFP）的概念，这是对现有研究的一个创新点。 作者吴瑕、唐祖锴、祝园园、彭煜玮和彭智勇针对这一问题进行了深入研究。首先，他们定义了AAFP的正式数学模型，明确了在考虑到一定的时间误差范围内，语义轨迹的频繁模式挖掘标准。为了有效挖掘AAFP，他们设计了一种基于时间轴划分的基础挖掘算法，并在此基础上进一步提出了一种高效的索引结构AAP-tree，这使得AAFP的挖掘更为精确且灵活。 接着，他们引入了信息熵增量公式，优化了时间轴划分和AAP-tree的维护策略，以确保在保持效率的同时，能够处理大规模数据集。通过实证研究，他们在真实数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性和高效性能，证明了AAFP挖掘算法在实际应用中的实用性。 本文的研究工作填补了在考虑到达时间约束下语义轨迹频繁模式挖掘的空白，对于提升轨迹数据分析的精准度和用户服务体验具有重要意义。该领域的研究对于推动位置服务、智慧城市等领域的发展有着积极的推动作用。关键词包括：轨迹数据、语义轨迹、近似到达时间、轨迹频繁模式和频繁模式挖掘。