01 现在的位置:首页 > 期刊导读 > 2018 > 01 >

一种新的基于时空轨迹的汇合模式挖掘算法

【作者】 杨宇 [1] 吉根林 [1] 赵斌 [1] 黄潇婷 [2]

【关键词】 轨迹数据挖掘 聚集模式 聚集运动 汇合模式

摘要】现有移动对象聚集模式因为模式定义的不足,无法全面地反映移动对象群体聚集运动.提出一种新的移动对象聚集模式,称为汇合模式,该模式从移动对象群体运动形态出发设计,准确反映群体的变化趋势,有效识别群体聚集运动.汇合模式挖掘过程中使用簇包含关系保证群体之间的关联性,识别群体变化趋势.通过相邻时刻的簇集合进行条件为簇包含的连接操作,实现汇合模式的挖掘.利用移动对象簇之间的空间关系对连接操作进行剪枝,提升汇合模式挖掘的效率.针对汇合模式挖掘中移动对象聚类效率较低的问题,使用四叉树改进DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,进一步提升了汇合模式挖掘算法的性能.利用真实的GPS轨迹数据进行实验,结果表明汇合模式挖掘方法是有效的.

上一篇: 基于稀疏聚类的无监督特征选择
下一篇: UCM-PPM:基于用户分级的多参量Web预测模型

版权所有:《南京大学学报(自然科学版)》 苏ICP备10085945号
地址:江苏省南京市鼓楼区汉口路22号,《南京大学学报》编辑部,210093