一种用户频繁移动模式并行挖掘算法  

A parallel algorithm for mining user frequent moving patterns

作　　者：朱一波 鲍培明[1] 吉根林 ZHU Yibo, BAO Peiming, JI Genling(College of Computer Science and Technology, Nanjing Normal University, Nanjing 210046, Chin)

机构地区：[1]南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京210046

出　　处：《中国科学技术大学学报》2018年第1期57-64,共8页JUSTC

基　　金：国家自然科学基金(41471371)资助

摘　　要：针对用户的日常移动轨迹进行挖掘,可以有效地发现隐藏在用户生活中频繁出现的移动规律,即用户频繁移动模式,提出了一种基于PrefixSpan算法的用户频繁移动模式并行挖掘算法PASFORM.该算法利用了新的剪枝策略,缩小了搜索空间;引入了时间约束,挖掘出的频繁移动模式带有时间属性;使用前缀树存储频繁移动模式,缩小了存储空间;采用了并行化方法,适用于海量时空数据的挖掘.实验结果表明,该方法能够快速有效地挖掘出用户频繁移动模式.Through daily moving trajectories, one can effectively find the frequent moving rules, i.e., user frequent moving patterns. Based on PrefixSpan algorithm, a parallel algorithm named PASFORM is presented for mining user frequent moving patterns. PASFORM uses a new pruning strategy to reduce the search space and several time constraints to make mining results time-tagged. It also employs the parallel method to mine mass data and a prefix tree to save the store space. Experimental results show that PASFORM is effective and efficient.

关 键 词：频繁移动模式挖掘 序列模式挖掘 前缀树 并行化 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]