The results presented in this paper

The results presented in this paper might help to support this problem. A method is proposed that enumerates all possible decompositions of a given path in a graph, in polynomial time. This allows to easily calculate for every vertex the occurrence frequency as a splitVertex in a minimum path decomposition. This is a measure for the probability that the vertex was used as an intermediate destination by travelers. It contains information about the network (topology, path travel cost) and about the revealed routes. This information can be derived from big data (GPS traces). It quantifies the appropriateness of a vertex to act as a landmark useful for route construction. The level of abstraction is much lower than the one associated with the MRI in Kazagli and Bierlaire (2014) but the information can be derived automatically.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลการนำเสนอในเอกสารนี้อาจช่วยในการสนับสนุนปัญหานี้ มีเสนอวิธีการที่ระบุ decompositions เป็นไปได้ทั้งหมดของเส้นทางในกราฟ กำหนดในเวลาพหุนาม การคำนวณง่าย ๆ สำหรับทุก ๆ จุดยอดความถี่เกิดขึ้นเป็น splitVertex ในการย่อยสลายเส้นต่ำสุดได้ นี้เป็นการวัดความน่าเป็นจุดยอดถูกใช้เป็นปลายทางกลางที่นักเดินทาง มันประกอบด้วยข้อมูล เกี่ยวกับเครือข่าย (โครงสร้าง ต้นทุนเส้นทางท่องเที่ยว) และเส้นทางเปิดเผย ข้อมูลที่ได้มาจากข้อมูลขนาดใหญ่ (ส่งข้อมูลจีพีเอส) มัน quantifies ความเหมาะสมของจุดยอดจะทำหน้าที่เป็นสถานสำคัญที่มีประโยชน์สำหรับเส้นทางก่อสร้าง ระดับของ abstraction ต่ำกว่าหนึ่งเกี่ยวข้องกับ MRI ใน Kazagli และ Bierlaire (2014) แต่สามารถได้รับข้อมูลโดยอัตโนมัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลที่นำเสนอในบทความนี้อาจจะช่วยให้การสนับสนุนการแก้ไขปัญหานี้ วิธีการเสนอว่าระบุสลายตัวไปได้ทั้งหมดของเส้นทางที่กำหนดในกราฟในเวลาพหุนาม นี้จะช่วยให้สามารถคำนวณสำหรับจุดสุดยอดทุกความถี่ที่เกิดขึ้นเป็น splitVertex ในการสลายตัวเส้นทางขั้นต่ำ นี้เป็นตัวชี้วัดสำหรับความน่าจะเป็นที่จุดสุดยอดได้ถูกใช้เป็นปลายทางกลางโดยนักท่องเที่ยว มันมีข้อมูลเกี่ยวกับเครือข่าย (โครงสร้างค่าใช้จ่ายในการเดินทางเส้นทาง) และเกี่ยวกับเส้นทางการเปิดเผย ข้อมูลนี้สามารถนำมาจากข้อมูลขนาดใหญ่ (ร่องรอย GPS) มัน quanti Fi ES เหมาะสมของจุดสุดยอดในการทำหน้าที่เป็นสถานที่สำคัญที่มีประโยชน์สำหรับการก่อสร้างเส้นทาง ระดับของความเป็นนามธรรมมากต่ำกว่าหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับ MRI ใน Kazagli และ Bierlaire (2014) แต่ข้อมูลที่ได้มาโดยอัตโนมัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลการวิจัยที่นำเสนอในบทความนี้อาจจะช่วยรองรับปัญหานี้ วิธีที่เสนอมานั้น ระบุ decompositions เป็นไปได้ทั้งหมดของระบุเส้นทางในกราฟในพหุนามเวลา นี้ช่วยให้สามารถคำนวณสำหรับทุกยอดการเกิดความถี่เป็น splitvertex ในการย่อยสลายทางสุด นี้เป็นมาตรการสำหรับความเป็นไปได้ที่ยอดถูกใช้เป็นปลายทางกลางโดยนักท่องเที่ยว มันมีข้อมูลเกี่ยวกับเครือข่าย ( ทอพอโลยีเส้นทางการเดินทางค่าใช้จ่าย ) และเกี่ยวกับการเปิดเผยเส้นทาง ข้อมูลนี้ได้มาจากข้อมูลใหญ่ ( GPS ร่องรอย ) ะเภท ES มันจึงเหมาะสมกับจุดยอดเป็นสถานที่ที่เป็นประโยชน์สำหรับการสร้างเส้นทาง ระดับนามธรรมจะน้อยกว่าหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับ MRI ใน kazagli และ bierlaire ( 2014 ) แต่ข้อมูลที่ได้มาโดยอัตโนมัติ