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多粒度时空事件序列相似度算法研究

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现有研究集中于不带有时间空间信息或带有固定时间空间信息的活动序列相似度计算,没有从不同层次来度量用户行为序列的相似性,为了实现对用户行为多粒度多视角的动态认知,提出一种基于序列比对算法Needleman-Wunsch的多粒度时空序列比对算法(multi-granular spatiotemporal sequences alignment,MGSSA),扩展了NW算法的得分函数以结合时间、空间信息,通过粒度调控实现了从不同的粒度来计算时空事件序列的相似度.实验证明,多粒度时空序列比对算法MGSSA是有效且可行的.
Study on Similarity Algorithm of Multi-Granularity Spatio Temporal Event Sequences

汪成亮、黄利莹、赵凯

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重庆大学计算机学院,重庆400044

智能环境 时空事件序列 多粒度 序列比对 时空序列相似度

国家自然科学基金资助项目重庆市社会事业与民生保障科技创新专项

61672115cstc2017shmsA30003

2021

10.15918/j.tbit 1001-0645.2019.204

北京理工大学学报
北京理工大学

北京理工大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.609
ISSN：1001-0645
年,卷(期)：2021.41(1)
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