【摘 要】
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RFID技术在物流、供应链管理等需要跟踪物品流动的领域的广泛使用产生了大量路径数据。路径数据描述了物品在RFID系统中的移动轨迹,路径数据中每个节点同时包含地点和时间信息,使路径数据比一般的序列数据更复杂。针对现有的序列数据异常点检测算法不适合处理路径数据的情况,对路径数据的异常路径检测进行了研究,提出适用于路径数据的扩展概率后缀树(EPST)模型和一种采用该模型检测异常路径的方法。该模型用来计算
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60773049）, 江苏省科技型企业创新基金资助项目（BC2010172）, 江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目（09JDG041）, 高校博士点基金资助项目（20093227110005）
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RFID技术在物流、供应链管理等需要跟踪物品流动的领域的广泛使用产生了大量路径数据。路径数据描述了物品在RFID系统中的移动轨迹,路径数据中每个节点同时包含地点和时间信息,使路径数据比一般的序列数据更复杂。针对现有的序列数据异常点检测算法不适合处理路径数据的情况,对路径数据的异常路径检测进行了研究,提出适用于路径数据的扩展概率后缀树(EPST)模型和一种采用该模型检测异常路径的方法。该模型用来计算每个路径和路径数据集的相似度,在计算相似度时主要利用了路径数据的"短期记忆"性质,同时考虑了地点和时间信
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