modetect
本次的三篇paper都是针对于解决城市计算领域的同一个问题：
本次的三篇paper都是针对于解决城市计算领域的同一个问题：Transportation mode detection from GPS data 本文的数据大小与时长，选取的独立变量都是经过统计测量得到的，是有理论依据的。而且采用了“滑动窗口”：滑动窗口包含由一定数量的segment组成的instance，先通过移动窗口识别每个instance的交通模式，再在此基础上对单个的segment进行分类，这样可以避免segment先分类带来的使分类准确性依赖于分段有效性的这个缺点，同时提高识别的准确性。 本文提出了一种非监督学习的模式识别方法——MoDetect，与监督学习不同的是，它不需要手工打标签和预先训练，并且提高了识别准确性