Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Trajectory Data Mining

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về khai phá dữ liệu quỹ đạo, một lĩnh vực quan trọng trong việc phân tích dữ liệu không gian-thời gian. Nó bao gồm các khái niệm cơ bản, phương pháp khai phá chính, và ứng dụng của việc khai thác các mẫu không gian-thời gian từ quỹ đạo của các đối tượng.

Sinh viên và nhà nghiên cứu quan tâm đến khai phá dữ liệu và phân tích dữ liệu không gian-thời gian.

Tài liệu này trình bày chi tiết về khai phá dữ liệu quỹ đạo, bắt đầu với định nghĩa dữ liệu quỹ đạo và cách biểu diễn nó. Tiếp theo, nó giới thiệu các phương pháp khai phá dữ liệu quỹ đạo chính, bao gồm các phương pháp sơ cấp như phân cụm và phân loại, cũng như các phương pháp thứ cấp như khai phá mẫu thường xuyên. Tài liệu cũng đi sâu vào khai thác các mẫu không gian-thời gian trong quỹ đạo của các đối tượng, nhấn mạnh các ý tưởng chính như phân chia dữ liệu không gian thành các vùng có ý nghĩa và chuyển đổi quỹ đạo thành chuỗi các vùng không gian-thời gian. Cuối cùng, tài liệu thảo luận về việc áp dụng khai phá mẫu tuần tự (SPM) trong dữ liệu quỹ đạo, bao gồm các thách thức, các bước tiền xử lý, và các thuật toán khai phá mẫu tuần tự khác nhau. Các thuật toán này bao gồm Breadth-First Search (Apriori algorithm), Depth-First Search (SPADE algorithm), Pattern-Growth (PrefixSpan algorithm), Closed Constraints (CloSpan algorithm), Maximal Constraints (MaxSP algorithm), và Contiguous Constraint (GSP algorithm).