101实验室分享 http://blog.sciencenet.cn/u/yneversky 1. 数据库、数据挖掘、机器学习 2. 系统计算

博文

从稀疏数据中重建隐藏轨迹 CIKM 2016论文

已有 4953 次阅读 2016-8-12 19:26 |系统分类:论文交流

近日,我和Philip S. Yu合作完成的一项工作,“Efficient Hidden Trajectory Reconstruction From Sparse Data”, 被数据库与数据挖掘一流国际会议CIKM 2016作为full paper接受(接受率17.6%)。


该工作研究了如何从缺失ID信息的稀疏位置观测数据中,识别移动目标并恢复各自的隐藏轨迹,主要贡献包括:

1. 提出了轨迹点的潜在特征,并通过张量的低秩近似模型解决稀疏性问题;

2. 提出了一个保持跨时态连接性的特征变换算法,实现轨迹点的特征变换;

3. 在变换空间中,通过聚类,发现属于同一轨迹的轨迹点,实现轨迹重建。


论文电子版:http://yneversky.sinaapp.com/Papers/p821-yang.pdf



https://wap.sciencenet.cn/blog-64396-996110.html

上一篇:应该做什么样的研究:以Google为例
收藏 IP: 182.150.36.*| 热度|

2 crossludo dulizhi95

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-5-25 12:38

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部