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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

FTS: A Practical Model for Feature-Based Trajectory Synthesis

verfasst von : Jiapeng Li, Wei Chen, An Liu, Zhixu Li, Lei Zhao

Erschienen in: Web Technologies and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Driven by the GPS-enabled devices and wireless communication technologies, the researches and applications on spatio-temporal databases have received significant attention during the past decade. Hence, large trajectory datasets are extremely necessary to test high performance algorithms for these applications and researches. However, real-world datasets are not accessible in many cases due to privacy concerns and business competition. For this reason, we propose a practical model FTS to generate new trajectories in this work. We generate new trajectories based on features extracted from original dataset and validate the result by comparing the features of generated trajectories with the given dataset finally.

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Literatur
1.
Lee, J.-G., Han, J., Whang, K.-Y.: Trajectory clustering: a partition-and-group framework. In: SIGMOD, pp. 593–604 (2007)
2.
Jeung, H., Yiu, M.L., Zhou, X.F., Jensen, C., Shen, H.T.: Discovery of convoys in trajectory databases. Proc. VLDB Endowment 1(1), 1068–1080 (2008)CrossRef
3.
Zheng, K., Zheng, Y., Yuan, N.J., Shang, S.: On discovery of gathering patterns from trajectories. In: ICDE, pp. 242–253 (2013)
4.
Shang, S., Ding, R., Yuan, B., Xie, K., Zheng, K., Kalnis, P.: User oriented trajectory search for trip recommendation. In: EDBT, pp. 156–167 (2012)
5.
Zheng, K., Shang, S., Yuan, N.J., Yang, Y.: Towards efficient search for activity trajectories. In: ICDE, pp. 230–241 (2013)
6.
Li, Z., Lee, J.-G., Li, X., Han, J.: Incremental clustering for trajectories. In: Kitagawa, H., Ishikawa, Y., Li, Q., Watanabe, C. (eds.) DASFAA 2010. LNCS, vol. 5982, pp. 32–46. Springer, Heidelberg (2010)CrossRef
7.
Zeppelzauer, M., Zaharieva, M., Mitrovic, D., Breiteneder, C.: A novel trajectory clustering approach for motion segmentation. In: Boll, S., Tian, Q., Zhang, L., Zhang, Z., Chen, Y.-P.P. (eds.) MMM 2010. LNCS, vol. 5916, pp. 433–443. Springer, Heidelberg (2010)CrossRef
8.
Nergiz, M.E., Atzori, M., Saygin, Y.: Towards trajectory anonymization: a generalization-based approach. In: Proceedings of the 2008 International Workshop on Security and Privacy in GIS and LBS, pp. 52–61 (2008)
9.
Terrovitis, M., Mamoulis, N.: Privacy preservation in the publication of trajectories. In: MDM, pp. 65–72 (2008)
10.
Pfoser, D., Theodoridis, Y.: Generating sementic-based trajectories of moving objects. In: International Workshop on Emerging Technologies for Geo-Based Applications, pp. 59–76 (2000)
11.
Pelekis, N., Ntrigkogias, C., Tampakis, P., Sideridis, S., Theodoridis, Y.: Hermoupolis: a trajectory generator for simulating generalized mobility patterns. In: Nijssen, S., Železný, F., Blockeel, H., Kersting, K. (eds.) ECML PKDD 2013, Part III. LNCS, vol. 8190, pp. 659–662. Springer, Heidelberg (2013)CrossRef
12.
Xue, A.Y., Zhang, R., Zheng, Y., Xie, X., Huang, J., Zhou, X.F.: Destination prediction by sub-trajectroy synthesis and privacy protection against such prediction. In: ICDE, pp. 254–265 (2013)
13.
Theodoridis, Y., Silva, J.R.O., Nascimento, M.A.: On the generation of spatiotemporal datasets. In: Güting, R.H., Papadias, D., Lochovsky, F.H. (eds.) SSD 1999. LNCS, vol. 1651, pp. 147–164. Springer, Heidelberg (1999)CrossRef
14.
Saglio, J.-M., Moreria, J.: A realistic scenario generator for moving objects. In: Proceedings of the 10th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, pp. 426–432 (1999)
15.
Brinkhoff, T.: A framework for generating network-based moving objects. GeoInformatica 6(2), 153–180 (2002)CrossRefMATH
16.
Giannotti, F., Mazzoin, A., Puntoni, S., Renso, C: Synthetic generation of cellular network positioning data. In: Proceedings of the 13th Annual ACM International Workshop on Geographic Information Systems, pp. 12–20 (2005)
17.
Duntgen, C., Behr, T., Guting, H.R.: BerlinMOD: a benchmark for moving object databases. VLDB J. 18(6), 1335–1368 (2008)CrossRef
18.
Agrawal, R., Faloutsos, C., Swami, A.N.: Efficient similarity search in sequence databases. In: Proceedings of the 4th International Conference on Foundations of Data Organization and Algorithms, pp. 69–84 (1993)
19.
Chen, L.: Similarity search over time series and trajectory data. Ph.D. dissertation (2005)
20.
Vlachos, M., Kollios, G., Gunopulos, D.: Discovering similar multidimensional trajectories. In: ICDE, pp. 673–684 (2002)
Metadaten
Titel
FTS: A Practical Model for Feature-Based Trajectory Synthesis
verfasst von
Jiapeng Li
Wei Chen
An Liu
Zhixu Li
Lei Zhao
Copyright-Jahr
2016
Buch
Web Technologies and Applications

Print ISBN: 978-3-319-45813-7

Electronic ISBN: 978-3-319-45814-4

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-45814-4_3