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SAMM - Statistique, Analyse, Modélisation Multidisciplinaire |  |
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SAMM - Statistique, Analyse, Modélisation Multidisciplinaire | |
| HAL : hal-00695753, version 2 |
| arXiv : 1205.2172 |
| Fiche détaillée |  Récupérer au format |
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| 20-th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2012), Bruges : Belgium (2012) |
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| Versions disponibles : | v1 (10-05-2012) | v2 (05-10-2012) |
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| Modularity-Based Clustering for Network-Constrained Trajectories |
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Mohamed Khalil El Mahrsi 1Fabrice Rossi 2 |
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| (04/2012) |
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| We present a novel clustering approach for moving object trajectories that are constrained by an underlying road network. The approach builds a similarity graph based on these trajectories then uses modularity-optimization hiearchical graph clustering to regroup trajectories with similar profiles. Our experimental study shows the superiority of the proposed approach over classic hierarchical clustering and gives a brief insight to visualization of the clustering results. |
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| 1 : | Laboratoire Traitement et Communication de l'Information [Paris] (LTCI) |
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Télécom ParisTech – CNRS : UMR5141 |
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| 2 : | Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM) |
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Université Paris I - Panthéon-Sorbonne |
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| Domaine | : | Statistiques/Machine Learning Informatique/Apprentissage |
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| Liste des fichiers attachés à ce document : | ||||||||||||||||||
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| hal-00695753, version 2 | |
| http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00695753 | |
| oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00695753 | |
| Contributeur : Mohamed Khalil El Mahrsi | |
| Soumis le : Jeudi 4 Octobre 2012, 22:30:12 | |
| Dernière modification le : Vendredi 5 Octobre 2012, 08:22:17 | |
