Revealing the User Behavior Pattern Using HNCORS RTK Location Big Data
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
pattern recognition in maintenance data using methodologies data minitng (cade study isfahan regional power electric company)
فعالیت های نگهداری و تعمیرات اطلاعاتی را تولید می کند که می تواند در تعیین زمان های بیکاری و ارایه یک برنامه زمان بندی شده یا تعیین هشدارهای خرابی به پرسنل نگهداری و تعمیرات کمک کند. وقتی که مقدار داده های تولید شده زیاد باشند، فهم بین متغیرها بسیار مشکل می شوند. این پایان نامه به کاربردی از داده کاوی برای کاوش پایگاه های داده چندبعدی در حوزه نگهداری و تعمیرات، برای پیدا کردن خرابی هایی که موجب...
15 صفحه اولOn Small Data Sets Revealing Big Differences
We use decision trees and genetic algorithms to analyze the academic performance of students throughout an academic year at a distance learning university. Based on the accuracy of the generated rules, and on crossexaminations of various groups of the same student population, we surprisingly observe that students’ performance is clustered around tutors.
متن کاملResearch and Application of Network User Behavior Data Mining under the Background of Big Data
In this paper, the author studies the application of network user behavior data mining under the background of big data. In this research work we focused mainly on the precise mobility profile building thorough trajectory and behavioral pattern mining using the GSM CGI Cell-ID, where all the concerned issues like precise spatial extraction, stay points detection and mobility profiling are addre...
متن کاملImproving Destination Choice Modeling Using Location-Based Big Data
Citizens are increasingly sharing their location and movements through‘check-ins’ on location based social networks (LBSNs). These services are collecting unprecedented amounts of big data that can be used to study how we travel and interact with our environment. This paper will present the development of a destination choice model for Ontario, Canada which uses data from Foursquare, the larges...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: IEEE Access
سال: 2019
ISSN: 2169-3536
DOI: 10.1109/access.2019.2902577