| Título : |
Multiple-Aspect Analysis of Semantic Trajectories : First International Workshop, MASTER 2019, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16, 2019, Proceedings |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Tserpes, Konstantinos, ; Renso, Chiara, ; Matwin, Stan, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
IX, 133 p. 93 ilustraciones, 47 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-38081-6 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Aprendizaje automático Software de la aplicacion Visión por computador Aplicaciones informáticas y de sistemas de información |
| Índice Dewey: |
006.31 Máquina de aprendizaje |
| Resumen: |
Este libro de acceso abierto constituye las actas posteriores a la conferencia arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Análisis de Aspectos Múltiples de Trayectorias Semánticas, MASTER 2019, celebrado junto con la 19.ª Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2019, en Würzburg, Alemania, en septiembre de 2019. Los 8 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 12 presentaciones. Representan una combinación interesante de técnicas para resolver problemas recurrentes y nuevos en el dominio de la trayectoria semántica, como modelos de representación de datos, sistemas de gestión de datos, enfoques de aprendizaje automático para la detección de anomalías e identificación de rutas comunes. |
| Nota de contenido: |
Learning from our Movements - The Mobility Data Analytics Era -- Uncovering hidden concepts from AIS data: A network abstraction of maritime traffic for anomaly detection -- Nowcasting Unemployment Rates with Smartphone GPS data -- Online long-term trajectory prediction based on mined route patterns -- EvolvingClusters: Online Discovery of Group Patterns in Enriched Maritime Data -- Prospective Data Model and Distributed Query Processing for Mobile Sensing Data Streams -- Predicting Fishing Effort and Catch Using Semantic Trajectories and Machine Learning -- A Neighborhood-augmented LSTM Model for Taxi-Passenger Demand Prediction -- Multi-Channel Convolutional Neural Networks for Handling Multi-Dimensional Semantic Trajectories and Predicting Future Semantic Locations. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Multiple-Aspect Analysis of Semantic Trajectories : First International Workshop, MASTER 2019, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Tserpes, Konstantinos, ; Renso, Chiara, ; Matwin, Stan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - IX, 133 p. 93 ilustraciones, 47 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-38081-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Aprendizaje automático Software de la aplicacion Visión por computador Aplicaciones informáticas y de sistemas de información |
| Índice Dewey: |
006.31 Máquina de aprendizaje |
| Resumen: |
Este libro de acceso abierto constituye las actas posteriores a la conferencia arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Análisis de Aspectos Múltiples de Trayectorias Semánticas, MASTER 2019, celebrado junto con la 19.ª Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2019, en Würzburg, Alemania, en septiembre de 2019. Los 8 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 12 presentaciones. Representan una combinación interesante de técnicas para resolver problemas recurrentes y nuevos en el dominio de la trayectoria semántica, como modelos de representación de datos, sistemas de gestión de datos, enfoques de aprendizaje automático para la detección de anomalías e identificación de rutas comunes. |
| Nota de contenido: |
Learning from our Movements - The Mobility Data Analytics Era -- Uncovering hidden concepts from AIS data: A network abstraction of maritime traffic for anomaly detection -- Nowcasting Unemployment Rates with Smartphone GPS data -- Online long-term trajectory prediction based on mined route patterns -- EvolvingClusters: Online Discovery of Group Patterns in Enriched Maritime Data -- Prospective Data Model and Distributed Query Processing for Mobile Sensing Data Streams -- Predicting Fishing Effort and Catch Using Semantic Trajectories and Machine Learning -- A Neighborhood-augmented LSTM Model for Taxi-Passenger Demand Prediction -- Multi-Channel Convolutional Neural Networks for Handling Multi-Dimensional Semantic Trajectories and Predicting Future Semantic Locations. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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