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A personal route prediction system based on trajectory data mining

This paper presents a system where the personal route of a user is predicted using a probabilistic model built from the historical trajectory data. Route patterns are extracted from personal trajectory data using a novel mining algorithm, Continuous Route Pattern Mining (CRPM), which can tolerate different kinds of disturbance in trajectory data. Furthermore, a client–server architecture is employed which has the dual purpose of guaranteeing the privacy of personal data and greatly reducing the computational load on mobile devices. An evaluation using a corpus of trajectory data from 17 people demonstrates that CRPM can extract longer route patterns than current methods. Moreover, the average correct rate of one step prediction of our system is greater than 71%, and the average Levenshtein distance of continuous route prediction of our system is about 30% shorter than that of the Markov model based method

Ιδιωτικότητα στην εξόρυξη γνώσης τροχιών κινουμένων αντικειμένων

Σημείωση: διατίθεται συμπληρωματικό υλικό σε ξεχωριστό αρχείο

User Behavior Reasoning and Next Location Prediction Based on Life Log Mining

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 산업공학과, 2016. 2. 박종헌.최근 스마트폰과 태블릿과 같은 스마트 모바일 기기들의 급속한 보급으로 인해 개인 별로 하나 이상의 모바일 기기를 휴대하고 다니는 것이 일상적인 상황이 되었다. 이에 따라 웹서핑이나 메시징, 게임 등의 기능들을 활용하는 것이 자연스러운 상황이 되었으며, 해당 기기로부터 획득 가능한 개인 일상에 대한 직·간접 정보를 활 용하는 라이프 로그 마이닝 연구가 주목 받게 되었다. 라이프 로그로부터 사용자의 행위를 추론하고 목적지를 예측 하는 연구는 라이프 로그 마이닝 연구의 분야들 중 하나로 실제 생활에 밀접한 관련이 있고 지능형 서비스를 제공하는 기반이 된다는 점에서 중요성과 활용성이 높은 연구들이다. 하지만 스마트 기기가 주변 환경 정보나 과거 방문 기록 등과 같은 간접 정보만 획득 가능하다는 점과 개인의 행위와 목적지는 관측 가능한 요인 이외의 외부적인 요인의 영향을 미칠 수 있다는 점에서 이를 주어진 정보로부터 추론하는 데에 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 위의 문제 점을 고려하여 라이프 로그로부터 사용자의 행위와 목적지를 추론 하는 방법에 대한 연구를 수행한다. 일련의 연구를 수행을 위해서는 라이프 로그를 수집할 수 있는 환경의 구축이 선행되어야 한다. 기존 라이프 로그 연구들은 연구들 각각에 대해 라이프 로그 수집 환경을 개별적으로 구축하고 수입하는 경우가 다수였다. 다양한 연구들의 요구사항에 따라 유연 하게 설정 가능한 플랫폼을 구축을 통해 다양한 라이프 로그 연구 에 기반으로써 신속하게 연구를 진행할 수 있는 기반을 제공한다. 라이프 로그 연구에서 공간적 정보의 적절한 획득 및 활용은 중요한 요소 중 하나이다. 라이프 로그에서는 GPS 센서와 같은 장비를 통해 위치 정보를 물리적인 위치를 나타내는 좌표의 형태로 획득되지만, 본 연구에서 수행하는 사용자 행위 추론 연구나 목적지 예측 연구 등과 같이 사용자의 움직임이나 상태를 추론하는 연구에서는 물리적인 위치에서 더 나아가 해당 위치가 어떤 장소인지를 인지하고 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 이를 위해 라이프 로그로부터 획득한 불규칙적인 위치 좌표 정보로부터 응용의 관점에서 적합한 중요 장소들을 추출하는 클러스터링 기반 알고리즘을 제안 한다. 사용자 행위 추론은 위에서 소개한 라이프 로그 수집 플랫폼 상에서 실험을 수행하고 제안한 장소 추출 방법론을 통해 장소를 획 득한 후 이를 바탕으로 사용자 행위를 추론하는 방법론을 제안한다. 사용자가 일상 생활에서 수행하는 다양한 고차원 행위들에 대해 실 생활에서 획득한 라이프 로그 및 태깅된 행위 정보를 기반으로 추론하는 방법론을 제시한다. 사용자가 방문할 다음 목적지 예측을 실제적 상황에서 수행하기 위해 라이프 로그로부터 패턴을 획득하고 이를 바탕으로 사용자의 라이프 로그를 새로운 형태로의 맵핑을 통해 목적지를 예측하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론은 생활 공간에서의 목적지 예측 문제를 풀고자 한 것으로 사용자의 실제 생활에 밀접한 세세한 레벨 에서의 목적지 예측을 수행하였으며 기존 방법론 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.1. 서론 1 1.1. 연구의 배경 및 목적 1 1.2. 연구의 범위 및 구성 5 2. 관련 연구 7 2.1. 라이프 로그 수집 플랫폼 7 2.2. 중요 장소 추출 연구 10 2.3. 행위 추론 연구 13 2.4. 목적지 예측 연구 17 3. 라이프 로그 마이닝 플랫폼 19 3.1. 플랫폼 소개 및 특징 21 3.2. 플랫폼 관련 고려 사항 29 3.2.1. 데이터 수집 관련 이슈 29 3.2.2. 기기 사용성 관련 이슈 30 3.2.3. 개인정보 보호 및 보안 32 4. 중요 장소 추출 알고리즘 34 4.1. 문제 정의 34 4.2. 제안 기법 38 4.2.1. 사용자 위치 데이터 40 4.2.2. 정지 위치 인지 41 4.2.3. 관측 장소 추출 47 4.2.4. 실제 장소 추출 52 4.3. 실험 및 실험 결과 56 4.3.1. 실험 데이터 56 4.3.2. 실험 환경 설정 56 4.3.3. 실험 결과 59 5. 행위 추론 63 5.1. 문제 정의 63 5.2. 데이터 수집 및 분석 65 5.3. 기존 방법론 적용 테스트 81 5.4. 제안 방법론 84 5.5. 실험 결과 87 6. 목적지 예측 91 6.1. 문제 정의 91 6.2. 제안 방법 94 6.2.1. ST 경로 생성 95 6.2.2. STP 패턴 추출 97 6.2.3. STP 경로 구성 102 6.2.4. 갭 시퀀스 마이닝 105 6.2.5. 목적지 예측 106 6.3. 실험 및 실험 결과 110 7. 결론 및 향후 연구 방향 117 7.1. 결론 117 7.2. 향후 연구 방향 119 참고 문헌 121 Abstract 132Docto

Mining Long Sharable Patterns in Trajectories of Moving Objects

The efficient analysis of spatio–temporal data, generated by moving objects, is an essential requirement for intelligent location–based services. Spatiotemporal rules can be found by constructing spatio–temporal baskets, from which traditional association rule mining methods can discover spatio–temporal rules. When the items in the baskets are spatio–temporal identifiers and are derived from trajectories of moving objects, the discovered rules represent frequently travelled routes. For some applications, e.g., an intelligent ridesharing application, these frequent routes are only interesting if they are long and sharable, i.e., can potentially be shared by several users. This paper presents a database projection based method for efficiently extracting such long, sharable frequent routes. The method prunes the search space by making use of the minimum length and sharable requirements and avoids the generation of the exponential number of sub–routes of long routes. Considering alternative modelling options for trajectories, leads to the development of two effective variants of the method. SQL–based implementations are described, and extensive experiments on both real life – and large–scale synthetic data show the effectiveness of the method and its variants

Semantic Trajectories:Computing and Understanding Mobility Data

Thanks to the rapid development of mobile sensing technologies (like GPS, GSM, RFID, accelerometer, gyroscope, sound and other sensors in smartphones), the large-scale capture of evolving positioning data (called mobility data or trajectories) generated by moving objects with embedded sensors has become easily feasible, both technically and economically. We have already entered a world full of trajectories. The state-of-the-art on trajectory, either from the moving object database area or in the statistical analysis viewpoint, has built a bunch of sophisticated techniques for trajectory data ad-hoc storage, indexing, querying and mining etc. However, most of these existing methods mainly focus on a spatio-temporal viewpoint of mobility data, which means they analyze only the geometric movement of trajectories (e.g., the raw ‹x, y, t› sequential data) without enough consideration on the high-level semantics that can better understand the underlying meaningful movement behaviors. Addressing this challenging issue for better understanding movement behaviors from the raw mobility data, this doctoral work aims at providing a high-level modeling and computing methodology for semantically abstracting the rapidly increasing mobility data. Therefore, we bring top-down semantic modeling and bottom-up data computing together and establish a new concept called "semantic trajectories" for mobility data representation and understanding. As the main novelty contribution, this thesis provides a rich, holistic, heterogeneous and application-independent methodology for computing semantic trajectories to better understand mobility data at different levels. In details, this methodology is composed of five main parts with dedicated contributions. Semantic Trajectory Modeling. By investigating trajectory modeling requirements to better understand mobility data, this thesis first designs a hybrid spatio-semantic trajectory model that represents mobility with rich data abstraction at different levels, i.e., from the low-level spatio-temporal trajectory to the intermediate-level structured trajectory, and finally to the high-level semantic trajectory. In addition, a semantic based ontological framework has also been designed and applied for querying and reasoning on trajectories. Offline Trajectory Computing. To utilize the hybrid model, the thesis complementarily designs a holistic trajectory computing platform with dedicated algorithms for reconstructing trajectories at different levels. The platform can preprocess collected mobility data (i.e., raw movement tracks like GPS feeds) in terms of data cleaning/compression etc., identify individual trajectories, and segment them into structurally meaningful trajectory episodes. Therefore, this trajectory computing platform can construct spatio-temporal trajectories and structured trajectories from the raw mobility data. Such computing platform is initially designed as an offline solution which is supposed to analyze past trajectories via a batch procedure. Trajectory Semantic Annotation. To achieve the final semantic level for better understanding mobility data, this thesis additionally designs a semantic annotation platform that can enrich trajectories with third party sources that are composed of geographic background information and application domain knowledge, to further infer more meaningful semantic trajectories. Such annotation platform is application-independent that can annotate various trajectories (e.g., mobility data of people, vehicle and animals) with heterogeneous data sources of semantic knowledge (e.g., third party sources in any kind of geometric shapes like point, line and region) that can help trajectory enrichment. Online Trajectory Computing. In addition to the offline trajectory computing for analyzing past trajectories, this thesis also contributes to dealing with ongoing trajectories in terms of real-time trajectory computing from movement data streams. The online trajectory computing platform is capable of providing real-life trajectory data cleaning, compression, and segmentation over streaming movement data. In addition, the online platform explores the functionality of online tagging to achieve fully semantic-aware trajectories and further evaluate trajectory computing in a real-time setting. Mining Trajectories from Multi-Sensors. Previously, the focus is on computing semantic trajectories using single-sensory data (i.e., GPS feeds), where most datasets are from moving objects with wearable GPS-embedded sensors (e.g., mobility data of animal, vehicle and people tracking). In addition, we explore the problem of mining people trajectories using multi-sensory feeds from smartphones (GPS, gyroscope, accelerometer etc). The research results reveal that the combination of two sensors (GPS+accelerometer) can significantly infer a complete life-cycle semantic trajectories of people's daily behaviors, both outdoor movement via GPS and indoor activities via accelerometer