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Semantics support location-aware systems - Semantic trajectory mining

Köhler, Dominik

Abstract: Standortvorhersagen finden häufig Anwendung in mobilen Assistenten, Werbung oder sozialen Netzwerken. Klassische Ansätze zur Standortvorhersage, wie die Anwendung von Markov Modellen, beachten jedoch nur geografische und vernachlässigen dabei semantische Eigenschaften einer Trajektorie. Ein Verfahren, dass durch Anwendung von semantischen Trajektorien eine bessere Standortvorhersage bieten will, wird in Ying [4] vorgestellt. Dieses Verfahren ermöglicht beispielsweise Standortvorhersagen für einen Benutzer in einer bisher unbekannten Stadt. Zu Beginn der Arbeit wird ein klassischer Ansatz mit Markov Modellen beschrieben. Im weiteren Verlauf wird das neuartige Verfahren von Ying [4] vorgestellt sowie mögliche Probleme mit diesem erläutert. Dabei werden Ähnlichkeiten und Unterschiede beider Verfahren aufgezeigt.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Telematik (TM)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Jahr 2016
Sprache Deutsch
Identifikator ISSN: 2190-4782
URN: urn:nbn:de:swb:90-622372
KITopen ID: 1000062237
Erschienen in Ubiquitäre Systeme (Seminar) und Mobile Computing (Proseminar) SS 2016. Mobile und Verteilte Systeme. Ubiquitous Computing. Teil XIV. Hrsg.: M.A. Neumann
Verlag Karlsruhe
Seiten 47-60
Serie Karlsruhe Reports in Informatics ; 2016,13
URLs Gesamtwerk
Schlagworte Standortvorhersage, Trajektorien, Semantische Trajektorien, Markov Modelle, Data mining
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