Trajectory pattern mining (Contributo in atti di convegno)

Type

• Prodotto della ricerca (Classe)
• Contributo in atti di convegno (Classe)

Label

• Trajectory pattern mining (Contributo in atti di convegno) (literal)

Anno

• 2007-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.1145/1281192.1281230 (literal)

Alternative label

• Fosca Giannotti1; Mirco Nanni1; Dino Pedreschi2; Fabio Pinelli1 (2007)
  Trajectory pattern mining
  in KDD-2007: 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose, CA, August 12-15, 2007
  (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori

• Fosca Giannotti1; Mirco Nanni1; Dino Pedreschi2; Fabio Pinelli1 (literal)

Pagina inizio

• 330 (literal)

Pagina fine

• 339 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url

• http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1281230 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#titoloVolume

• Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (literal)

Note

• ISI Web of Science (WOS) (literal)
• Scopu (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni

• 1 ISTI - CNR, Area della Ricerca di Pisa 2 Computer Science Dep., University of Pisa (literal)

Titolo

• Trajectory pattern mining (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#isbn

• 978-1-59593-609-7 (literal)

Abstract

• The increasing pervasiveness of location-acquisition technologies (GPS, GSM networks, etc.) is leading to the collection of large spatio-temporal datasets and to the opportunity of discovering usable knowledge about movement behaviour, which fosters novel applications and services. In this paper, we move towards this direction and develop an extension of the sequential pattern mining paradigm that analyzes the trajectories of moving objects. We introduce trajectory patterns as concise descriptions of frequent behaviours, in terms of both space (i.e., the regions of space visited during movements) and time (i.e., the duration of movements). In this setting, we provide a general formal statement of the novel mining problem and then study several different instantiations of different complexity. The various approaches are then empirically evaluated over real data and synthetic benchmarks, comparing their strengths and weaknesses. (literal)

Prodotto di

• Knowledge Discovery and Data Mining (ICT.P08.009.003) (Modulo)
• Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione \"Alessandro Faedo\" (ISTI) (Istituto)

Autore CNR

• FABIO PINELLI (Unità di personale esterno)
• MIRCO NANNI (Unità di personale interno)
• FOSCA GIANNOTTI (Unità di personale interno)

Insieme di parole chiave

• Keywords of "Trajectory pattern mining" (Insieme di parole chiave)

Incoming links:

Prodotto

• Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione \"Alessandro Faedo\" (ISTI) (Istituto)
• Knowledge Discovery and Data Mining (ICT.P08.009.003) (Modulo)

Autore CNR di

• MIRCO NANNI (Unità di personale interno)
• FOSCA GIANNOTTI (Unità di personale interno)
• FABIO PINELLI (Unità di personale esterno)

Insieme di parole chiave di

• Keywords of "Trajectory pattern mining" (Insieme di parole chiave)