SMSM: a similarity measure for trajectory stops and moves

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lehmann, André Luiz
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/214960
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2019.
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spelling SMSM: a similarity measure for trajectory stops and movesComputaçãoMineração de dados (Computação)Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2019.Medidas de similaridade são a base para a maioria dos métodos de mineração de dados e extração de conhecimento. Na área de trajetórias de objetos móveis, por muitos anos a pesquisa em similaridade de trajetórias focou nas trajetórias brutas, considerando somente a informação de espaço e tempo. Com o enriquecimento das trajetórias com informações semânticas, como o nome e a categoria dos locais visitados, meio de transporte utilizado durante o movimento, o nome das ruas percorridas, etc, emergiu a necessidade por medidas de similaridade que suportem espaço, tempo e semântica. Apesar de algumas medidas de similaridade para trajetórias lidarem com todas estas dimensões, elas consideram somente os locais onde o objeto móvel faz paradas, denominados stops, ignorando o movimento que ocorre entre as paradas, denominado move. Acredita-se que, para algumas aplicações, o movimento entre os stops é tão importante quanto o stop em si, e ele deve ser levado em consideração na análise da similaridade, como em sistemas de transporte público, turismo, planejamento urbano, entre outros. Nesta dissertação é proposta a medida Similarity Measure for trajectory Stops and Moves (SMSM), um nova medida de similaridade para trajetórias semânticas que considera tanto os stops quanto os moves. O SMSM é avaliado em três conjuntos de dados: (i) um conjunto de dados de trajetórias sintéticas criadas com o gerador de trajetórias semânticas Hermoupolis, (ii) um conjunto de trajetórias reais de táxis do projeto CRAWDAD, e (iii) o conjunto de dados de trajetórias reais chamado Geolife, com trajetórias de pessoas na cidade de Pequim. Os resultados mostram que o SMSM supera as medidas de similaridade do estado da arte desenvolvidas tanto para trajetórias brutas quanto semânticas.<br>Abstract : For many years trajectory similarity research has focused on raw trajectories, considering only space and time information. With the trajectory semantic enrichment, using information as the name and type of the visited places, the transportation mean, the name of the streets, etc, emerged the need for similarity measures that support space, time, and semantics. Although some trajectory similarity measures deal with all these dimensions, they consider only the places where the moving object stays for a certain time, called stop, ignoring the movement between stops. We claim that, for some applications, as traffic management systems, urban planning, public transportation, etc, the movement between stops is as important as the stops, and it must be considered in the similarity analysis. In this thesis we propose the similarity measure called Similarity Measure for trajectory Stops and Moves(SMSM), a novel similarity measure for semantic trajectories that considers both stops and moves. We evaluate SMSM with three trajectory datasets: (i) a synthetic trajectory dataset generated with the Hermoupolis semantic trajectory generator, (ii) a real trajectory dataset of taxis from the CRAWDAD project, and (iii) the Geolife trajectory dataset, with raw trajectories of persons around Beijing. The results show that SMSM overcomes state-of-the-art measures developed for both raw and semantic trajectories.Bogorny, VaniaUniversidade Federal de Santa CatarinaLehmann, André Luiz2020-10-21T21:11:42Z2020-10-21T21:11:42Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis89 p.| il., gráfs., tabs.application/pdf364026https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/214960engreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-10-21T21:11:42Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/214960Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732020-10-21T21:11:42Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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