答辩公告
我的位置在: 首页 > 答辩公告 > 正文
陈杰​预答辩公告
浏览次数:日期:2019-10-12编辑:研究生教务办1

预答辩公告

论文题目

私家车轨迹数据的时空属性挖掘关键技术研究

答辩人

陈杰

指导教师

王东  教授

答辩委员会

主席

教授

学科专业

计算机科学与技术

学院

信息科学与工程学院

答辩地点

院楼449

答辩时间

20191014

上午10:00

学位论文简介

随着移动互联网时代的到来,与日俱增的私家车轨迹数据越来越多,轨迹数据挖掘是数据挖掘的重要分支,已经在智能交通、基于位置的服务、智慧城市等领域得到初步应用。并且在未来5G时代,基于轨迹数据的智能应用将迎来新的大发展。轨迹数据具有时序性、时空关联性的特点,导致传统的数据挖掘技术不再适合直接处理轨迹数据。轨迹数据相关任务中常常会面临数据不平衡、数据具有稀疏性等问题,这些问题是轨迹数据挖掘任务所重点关注的问题。论文主要对私家车轨迹数据挖掘关键技术开展了研究工作:探索并提出了轨迹数据传输时的压缩技术和方法、轨迹数据的时空属性挖掘技术和方法、停留行为和出行行为预测技术和方法。论文的主要工作概括如下:

1)针对轨迹数据量大实时传输成本高等问题,提出了一种新的传输过程中的轨迹数据压缩方法。

2)从理论和实践层面对私家车轨迹数据的时空属性进行了研究和验证,对轨迹数据中不同用户的时空差异性提出了差异度量方法。

3)分析研究轨迹数据的时空属性特征,提出了停留行为的持续时长预测方法。

4)研究并验证了对用户出行行为的探索属性实现有效预测,提出了一种出行行为的地点预测方法。

主要学术成果

 

  1. Jie Chen, Zhu Xiao, Dong Wang, et al. Stay Time Prediction for Individual Stay Behavior. IEEE Access, 2019, 7: 130085-130100 (SCI 二区)

  2. Jie Chen, Zhu Xiao, Dong Wang, et al. Stay of Interest: A Dynamic Spatiotemporal Stay Behavior Perception Method for Private Car Users. IEEE 21st International Conference on High Performance Computing and Communications, 2019, 1526-1532 (CCF C )

  3. Jie Chen, Zhu Xiao, Dong Wang, et al. Towards Opportunistic Compression and Transmission for Private Car Trajectory Data Collection. IEEE Sensors Journal, 2019, 19: 1925-1935 (SCI 三区)

  4. Jie Chen, Dong Wang, Zhu Xiao, et al. OCT: A Novel Opportunistic Compression and Transmission Approach for Private Car Trajectory Data. Data Compression Conference, 2018, 401 (CCF B )

上一篇:
李文杰答辩公告
下一篇:
蔡洁答辩公告