基于GPS轨迹的周期模式挖掘方法探讨

针对海量用户轨迹数据，该研究提出了一种名为PRED的动态轨迹模式分析和位置预测方法。PRED方法首先利用改进的模式挖掘模型从轨迹数据中提取频繁模式（T-模式）。随后，该方法使用DPTUpdate算法构建名为DPT（dynamic pattern tree）的快捷数据结构，该结构蕴涵时空信息，用于存储和查询移动对象的T-模式。最后，PRED方法通过Prediction算法计算最佳匹配度，预测移动对象的轨迹位置。基于真实数据集的对比实验结果表明，PRED方法能够提供动态分析能力，其平均准确率达到72%，平均覆盖率达到92.1%，相较于现有方法，预测效果显著提升。

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

序列模式挖掘算法本算法结合贝叶斯学习，简化挖掘过程，可处理不完备、溢出及噪声数据。 概率模型使用概率论模型描述序列，并利用贝叶斯知识辅助。 算法性能经复杂度分析和性能验证，该算法具有优越性。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

随着技术的进步，CE方法在产品生命周期的各个阶段如预研、开发、成长、成熟和衰退阶段都发挥着重要作用。这包括市场研究、数据挖掘和用户体验工程等方面的应用，如竞品的可用性评估、用户模型建立及产品原型评估。此外，还涉及到产品功能的智能化提升、用户细分、业务收入预测等关键步骤，以优化产品的用户体验和市场表现。

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

商务智能技术的发展备受瞩目，应用于企业运营管理中展现出强大的数据分析能力。专家齐聚中国国际商务智能大会，探讨前瞻性的商务智能理念和应用成果。会上，特约专家发表“部署客户智能——兼谈商业智能应用模式”的报告，引发热烈讨论。

《大数据：基于教程的方法探讨》探索了结构化和非结构化数据融合的工具和技术。重点介绍了Hadoop分布式存储和MapReduce处理，包括Hadoop生态系统的工具和技术、Hadoop分布式文件系统基础设施以及高效的MapReduce处理。本书还包括使用案例和教程，以提供一个全面的集成方法，解答大数据的“什么”、“如何”和“为什么”。