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針對周期行為挖掘中面臨的時(shí)空數(shù)據(jù)采樣頻率不確定，數(shù)據(jù)稀疏，時(shí)空數(shù)據(jù)噪聲等問題，本文采用GMPF （GPS Multi-Periodic Find） 算法來檢測用戶的周期模式。該算法首先將用戶的軌跡序列轉(zhuǎn)換成興趣點(diǎn)集合，然后針對每個(gè)興趣點(diǎn)進(jìn)行周期挖掘。通過在微軟亞洲研究院的Geolife項(xiàng)目中的182名用戶4年的GPS數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性且對數(shù)據(jù)噪聲和數(shù)據(jù)稀疏不敏感。
數(shù)據(jù)采樣
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