Probabilistic routing using multimodal data
Probabilistic routing using multimodal data
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使用多模态数据的概率路由
DOI：
10.1016/j.neucom.2016.08.138
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发表时间：
2017-08
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Wang Jiye
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhu Shunzhi;Wang Yan;Shang Shuo;Zhao Guang;Wang Jiye
如今，人类的跟踪和预测非常普遍。可以将多源的人体跟踪数据和基于位置的社交媒体数据(包括空间数据、时间数据和文本数据)集成在一起，进行人员流动预测和过度拥挤的车站检测，然后为乘客规划方便的公交/地铁路线。这项研究在许多实际应用中都是有用的，包括便捷的出行路线推荐和基于位置的服务。在这项研究中，我们面临着两个挑战：(1)如何利用多源人体跟踪数据对不同公交/地铁线路之间的概率换乘成本进行建模；(2)如何有效地计算公交/地铁的便捷路线。为了克服这些挑战，我们定义了一组概率空间度量，并提出了旅行时间阈值和换乘代价阈值，以方便路径规划查询。为了提高查询效率，开发了一系列优化技术。我们还进行了大量的实验来验证所提出的算法的性能。
Human tracking and prediction are pervasive nowadays. It is possible to integrate multi-source human tracking data and location based social media data, which includes spatial data, temporal data, and textual data, to make human-mobility prediction and over-crowded station detection, and then to plan convenient bus/subway routes for passengers. This study is useful in many real applications, including convenient travel route recommendation and location based services in general. We face two challenges in this study: (1) how to use multi-source human tracking data to model probabilistic transfer cost between different bus/subway lines practically, and (2) how to compute convenient bus/subway routes efficiently. To overcome these challenges, we define a set of probabilistic spatial metrics and propose a travel-time threshold and a transfer-cost threshold convenient route planning queries. A series of optimization techniques are developed to enhance the query efficiency. We also conduct extensive experiments to verify the performance of the proposed algorithms.
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影响因子：
11.2
作者：
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通讯作者：
Lu Minhua
DOI：
10.1145/2623330.2623617
发表时间：
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期刊：
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影响因子：
--
作者：
Zhe Chen;Michael J. Cafarella
通讯作者：
Zhe Chen;Michael J. Cafarella
DOI：
--
发表时间：
1967
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. E. Falk;R Fletcher;M. J. D. Powell;Peter E Hart;Nils J Nilsson;Bertram Raphael
通讯作者：
J. E. Falk;R Fletcher;M. J. D. Powell;Peter E Hart;Nils J Nilsson;Bertram Raphael
DOI：
10.1007/s11432-011-4309-5
发表时间：
2012-04
期刊：
Science China Information Sciences
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
R. Wu;Chan Li;D. Lu
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10.9
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通讯作者：
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