演示

MaSEC：发现流动船舶轨迹上的锚地和协同运动模式

作者:

安德烈亚斯 Tritsarolis公司,

亚尼斯科图利斯,

尼科斯佩利基斯、和

亚尼斯西奥多里迪斯作者信息和声明

SSTD’21：第17届时空数据库国际研讨会论文集

2021年8月

页170-173

https://doi.org/10.1145/3469830.3470909

出版:2021年8月23日出版历史

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摘要

通过各种监视手段收集的定位（跟踪）消息的大规模数据生成，在从这些数据中提取有价值的知识方面，对移动数据分析领域提出了新的挑战。其中一个挑战是在线聚类分析，其目标是从流轨迹中揭示隐藏的集体行为模式，如共同运动和共同静止（又名锚定）模式。朝着这个方向，在本文中，我们展示了MaSEC（移动和固定进化集群），这是一个发现上述有价值的行为模式的系统。特别是，我们的系统提供了一个统一的解决方案，可以在线模式在流式船舶位置数据上发现移动和静止的进化集群。我们的系统功能是通过来自海事领域的两个真实数据集进行评估的。

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引用人

Tritsarolis公司A默里BPelekis N公司西奥多里迪斯Y伦茨·MNascimento M公司(2023)基于海事数据的船舶碰撞风险评估与预测第31届ACM国际地理信息系统进展会议记录10.1145/3589132.3625573(1-10)在线发布日期：2023年11月13日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3589132.3625573
Tritsarolis公司APelekis N公司西奥多里迪斯Y伦茨·MNascimento M公司(2023)VesselVision：对流动船舶轨迹的船队安全意识第31届ACM国际地理信息系统进展会议记录10.1145/3589132.3625565(1-4)在线发布日期：2023年11月13日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3589132.3625565

索引术语

MaSEC：发现流动船舶轨迹上的锚地和协同运动模式
1. 信息系统
  1. 信息系统应用
    1. 数据挖掘

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SSTD’21：第17届时空数据库国际研讨会论文集

2021年8月

173页

国际标准图书编号：9781450384254

内政部：10.1145/3469830

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出版：2021年8月23日

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Tritsarolis公司A默里BPelekis N公司西奥多里迪斯Y伦茨·MNascimento M公司(2023)基于海事数据的船舶碰撞风险评估与预测第31届ACM国际地理信息系统进展会议记录10.1145/3589132.3625573(1-10)在线发布日期：2023年11月13日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3589132.3625573
Tritsarolis公司APelekis N公司西奥多里迪斯Y伦茨·MNascimento M公司(2023)VesselVision：对流动船舶轨迹的船队安全意识第31届ACM国际地理信息系统进展会议记录10.1145/3589132.3625565(1-4)在线发布日期：2023年11月13日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3589132.3625565

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