Mining Spatio-Temporal Patterns in Trajectory Data

강주영; 용환승

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강주영 용환승

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제6권 제4호

발행연도: 2010.1

수록면: 521 - 536 (16page)

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Spatio-temporal patterns extracted from historical trajectories of moving objects reveal important knowledge about movement behavior for high quality LBS services. Existing approaches transform trajectories into sequences of location symbols and derive frequent subsequences by applying conventional sequential pattern mining algorithms. However, spatio-temporal correlations may be lost due to the inappropriate approximations of spatial and temporal properties. In this paper, we address the problem of mining spatio-temporal patterns from trajectory data. The inefficient description of temporal information decreases the mining efficiency and the interpretability of the patterns. We provide a formal statement of efficient representation of spatio-temporal movements and propose a new approach to discover spatio-temporal patterns in trajectory data. The proposed method first finds meaningful spatio-temporal regions and extracts frequent spatio-temporal patterns based on a prefix-projection approach from the sequences of these regions. We experimentally analyze that the proposed method improves mining performance and derives more intuitive patterns.

#Data Mining #Spatio-Temporal Data Mining #Trajectory Data #Frequent Spatio-Temporal Patterns

참고문헌 (17)

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A. Monreale / 2009 / WhereNext: a Location Predictor on Trajectory Pattern Mining / Proceedings of the 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Min

C. Kim / 2007 / SQUIRE: Sequential Pattern Mining with Quantities / Jour-nal of Systems and Software 80 (10) : 1726 ~ 1745

D. Birant / 2007 / ST-DBSCAN: An algorithm for clustering spatial-temporal data / Data and Knowledge Engineering 60 (1) : 208 ~ 221

F. Giannotti / 2007 / Trajectory Pattern Mining / Proceedings Inter-national Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 330 ~ 339

G. Gidofalvi / 2006 / Mining Long, Sharable Patterns in Trajectories of Moving Objects / Proceedings of STDBM : 49 ~ 58

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강주영

소속기관 한국정보처리학회

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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용환승

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