Context-Based Moving Object Trajectory Uncertainty Reduction and Ranking in Road Network
Context-Based Moving Object Trajectory Uncertainty Reduction and Ranking in Road Network
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路网中基于上下文的移动物体轨迹不确定性降低和排序
DOI：
10.1007/s11390-016-1619-5
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发表时间：
2016-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jiajie Xu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jian Dai;Zhiming Ding;Jiajie Xu
为了支持由各种运动物体产生的大量GPS数据，后端服务器通常存储低采样率的轨迹。因此，不能直接从后端服务器获得精确的位置信息，不确定性是时空数据的固有特征。因此，如何应对不确定性成为一个基本的、具有挑战性的问题。许多研究都是严格地对运动物体本身的不确定性进行研究，并将其与产生运动物体的环境隔离开来。然而，我们发现使用上下文感知信息可以有效地降低运动物体的不确定性并有效地进行排名。本文针对上下文信息，提出了一种基于上下文的不确定性降低和排序（CURR）框架，对轨迹的不确定性进行降低和排序。具体来说，给定两个连续的样本，我们的目标是根据从上下文提取的信息推断和排序可能的轨迹。由于一些上下文感知信息可以用来减少不确定性，而一些上下文感知信息可以用来对不确定性进行排序，因此CURR自然包括两个阶段：减少阶段和排序阶段，这两个阶段相辅相成。我们还实现了一个原型系统来验证我们的解决方案的有效性。进行了大量的实验，评估结果证明了CURR的效率和准确性。
To support a large amount of GPS data generated from various moving objects, the back-end servers usually store low-sampling-rate trajectories. Therefore, no precise position information can be obtained directly from the back-end servers and uncertainty is an inherent characteristic of the spatio-temporal data. How to deal with the uncertainty thus becomes a basic and challenging problem. A lot of researches have been rigidly conducted on the uncertainty of a moving object itself and isolated from the context where it is derived. However, we discover that the uncertainty of moving objects can be efficiently reduced and effectively ranked using the context-aware information. In this paper, we focus on contextaware information and propose an integrated framework, Context-Based Uncertainty Reduction and Ranking (CURR), to reduce and rank the uncertainty of trajectories. Specifically, given two consecutive samplings, we aim to infer and rank the possible trajectories in accordance with the information extracted from context. Since some context-aware information can be used to reduce the uncertainty while some context-aware information can be used to rank the uncertainty, to leverage them accordingly, CURR naturally consists of two stages: reduction stage and ranking stage which complement each other. We also implement a prototype system to validate the effectiveness of our solution. Extensive experiments are conducted and the evaluation results demonstrate the efficiency and high accuracy of CURR.
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DOI：
10.1007/978-3-540-30075-5_40
发表时间：
2004-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Zhiming Ding;R. H. Güting
通讯作者：
Zhiming Ding;R. H. Güting
DOI：
10.1145/956676.956693
发表时间：
2003-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
H. Karimi;Xiong Liu
通讯作者：
H. Karimi;Xiong Liu
DOI：
10.1016/0306-4379(89)90044-6
发表时间：
1989-03
期刊：
Inf. Syst.
影响因子：
--
作者：
F. Cuppens;R. Demolombe
通讯作者：
F. Cuppens;R. Demolombe
DOI：
10.1145/1951365.1951400
发表时间：
2011-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Kai Zheng;Goce Trajcevski;Xiaofang Zhou;P. Scheuermann
通讯作者：
Kai Zheng;Goce Trajcevski;Xiaofang Zhou;P. Scheuermann
DOI：
--
发表时间：
2007-09
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Hector Gonzalez;Jiawei Han;Xiaolei Li;M. Myslinska;J. Sondag
通讯作者：
Hector Gonzalez;Jiawei Han;Xiaolei Li;M. Myslinska;J. Sondag