KCI등재
인공지능 : 다음 장소 예측을 위한 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템 설계 = Artificial Intelligence : Design of a MapReduce-Based Mobility Pattern Mining System for Next Place Prediction
저자
김종환 ( Jong Whan Kim ) ; 이석준 ( Seok Jun Lee ) ; 김인철 ( In Cheol Kim ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학(KIPS Transactions on Software and Data Engineering)
권호사항
발행연도
2014
작성언어
-주제어
KDC
500
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
321-328(8쪽)
DOI식별코드
제공처
In this paper, we present a MapReduce-based mobility pattern mining system which can predict efficiently the next place of mobile users. It learns the mobility pattern model of each user, represented by Hidden Markov Models(HMM), from a large-scale trajectory dataset, and then predicts the next place for the user to visit by applying the learned models to the current trajectory. Our system consists of two parts: the back-end part, in which the mobility pattern models are learned for individual users, and the front-end part, where the next place for a certain user to visit is predicted based on the mobility pattern models. While the back-end part comprises of three distinct MapReduce modules for POI extraction, trajectory transformation, and mobility pattern model learning, the front-end part has two different modules for candidate route generation and next place prediction. Map and reduce functions of each module in our system were designed to utilize the underlying Hadoop infrastructure enough to maximize the parallel processing. We performed experiments to evaluate the performance of the proposed system by using a large-scale open benchmark dataset, GeoLife, and then could make sure of high performance of our system as results of the experiments.
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