On Generating Representative Data for Multiple Aspects Trajectory Data

Resumo


Tarefas de mineração e analise de dados de trajetórias têm sido amplamente estudadas nos últimos anos. Essas tarefas são complexas devido ao grande volume de dados gerados e sua heterogeneidade. Uma solução para minimizar esses problemas é a sumarização desses dados, visando gerar dados representativos. Poucos trabalhos na literatura se direcionam a estas soluções, e não foi encontrada nenhuma que considere todas as dimensões de uma trajetória (espacial, temporal e ilimitados aspectos semânticos), analisando as peculiaridades e singularidades de cada aspecto. Essa tese de doutorado propõe um método baseado em uma grade espacial para sumarização de trajetórias de múltiplos aspectos, chamado MAT-SG. Suas principais contribuições são: (i) segmentação das trajetórias em uma grade espacial de acordo com a dispersão dos pontos; (ii) a partir de um conjunto de trajetórias de entrada, uma trajetória representativa é gerada como uma sequência de pontos representativos com valores representativos para cada dimensão, considerando as particularidades de cada tipo de aspecto. Um exemplo demonstra o potencial da proposta, sendo avaliadas a redução de volume e a acurácia da sumarização.

Palavras-chave: Trajectory summarization, Multiple aspects trajectory, Representative Trajectory

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Publicado
19/09/2022
MACHADO, Vanessa Lago; MELLO, Ronaldo dos Santos; BOGORNY, Vânia. On Generating Representative Data for Multiple Aspects Trajectory Data. In: WORKSHOP DE TESES E DISSERTAÇÕES (WTDBD) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 37. , 2022, Búzios. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 98-104. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2022.21850.