本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《寧波大學(xué)》 2012年

移動(dòng)對(duì)象軌跡的數(shù)據(jù)挖掘研究

陳錦陽(yáng)  

【摘要】：近幾年，伴隨著各種無(wú)線通信技術(shù)（例如，藍(lán)牙，Wi-Fi，GPRS，3G，等等）的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的移動(dòng)設(shè)備被使用到各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。這使得大量包含定位信息的移動(dòng)數(shù)據(jù)（也稱為軌跡數(shù)據(jù)）被存儲(chǔ)在各種定位服務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，典型的有手機(jī)定位服務(wù)、GPS車(chē)載導(dǎo)航、野生動(dòng)物追蹤系統(tǒng)等。定位數(shù)據(jù)的不斷累積逐漸使人們認(rèn)識(shí)到：有效地從移動(dòng)數(shù)據(jù)集中挖掘運(yùn)動(dòng)規(guī)律對(duì)于進(jìn)一步發(fā)展定位服務(wù)相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)具有舉足輕重的作用。軌跡數(shù)據(jù)的復(fù)雜性使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法無(wú)法直接在該領(lǐng)域使用。因此，許多國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘算法做了深入的研究，研究?jī)?nèi)容主要集中在移動(dòng)數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析、移動(dòng)數(shù)據(jù)異常點(diǎn)檢測(cè)、頻繁模式挖掘和位置和軌跡預(yù)測(cè)等四個(gè)方向。 本文的研究對(duì)象是移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)中的歷史軌跡數(shù)據(jù)。在全面分析了國(guó)內(nèi)外對(duì)移動(dòng)對(duì)象軌跡的相關(guān)研究后，本文主要研究了移動(dòng)對(duì)象軌跡的聚類(lèi)分析和移動(dòng)對(duì)象軌跡的異常檢測(cè)問(wèn)題，并在此基礎(chǔ)上提出了移動(dòng)對(duì)象軌跡的匹配方法、移動(dòng)對(duì)象軌跡異常檢測(cè)方法和移動(dòng)對(duì)象軌跡聚類(lèi)分析方法。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)有： 1.軌跡匹配問(wèn)題的研究。在移動(dòng)對(duì)象軌跡的研究中，關(guān)鍵技術(shù)是軌跡的相似性度量。目前，軌跡匹配的距離度量方式（如歐氏距離、Hausdoff距離及相關(guān)距離方法）還不能夠很好的適合軌跡的匹配，因?yàn)檐壽E間存在著公共偏差以及移動(dòng)對(duì)象具有運(yùn)動(dòng)模式。為了能夠消除軌跡間的公共偏差和考慮移動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)模式，本文提出了一種新的軌跡距離度量方法，巧妙利用軌跡間的平移消除公共偏差，以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的形式包含軌跡的運(yùn)動(dòng)模式。 2.移動(dòng)對(duì)象軌跡的異常檢測(cè)方法研究。TRAOD算法是目前比較典型的軌跡異常檢測(cè)算法，該算法在優(yōu)化過(guò)程中采用了粗細(xì)粒度方法來(lái)提高算法性能。但是其優(yōu)化是以檢測(cè)的準(zhǔn)確性為代價(jià)，在二次優(yōu)化時(shí)需要將軌跡點(diǎn)數(shù)取到盡量大以提高性能，可是理論中能夠?qū)崿F(xiàn)但在現(xiàn)實(shí)中很難做到這點(diǎn)，并且檢測(cè)的準(zhǔn)確性也會(huì)大大減小。基于上述的問(wèn)題，本文巧妙的利用了R-Tree的索引結(jié)構(gòu)，提出了一種R-TRAOD算法。該算法通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，確定R-Tree索引的半徑，利用對(duì)每個(gè)軌跡子段建立起一個(gè)R-Tree索引結(jié)構(gòu)以快速的找到領(lǐng)域內(nèi)的所有軌跡子段而提高算法的性能。 3.移動(dòng)對(duì)象軌跡的聚類(lèi)分析研究。根據(jù)目前的聚類(lèi)算法所存在的缺點(diǎn)，即忽略了移動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)模式，，本文提出了一種基于Hausdoff距離的軌跡子段聚類(lèi)算法。該算法解決了軌跡在聚類(lèi)時(shí)所忽略的方向性信息，利用將Hausdoff距離和流失量相結(jié)合，使軌跡在進(jìn)行聚類(lèi)時(shí)具備方向性。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的研究之后，發(fā)現(xiàn)軌跡間存在著公共偏差，由于上一種算法無(wú)法消除軌跡間的公共偏差以及難以區(qū)分速率不同的軌跡，本文提出了另一種基于改進(jìn)的Hausdoff距離軌跡子段聚類(lèi)算法。該算法解決了軌跡在聚類(lèi)時(shí)忽略的方向、速率信息以及消除了軌跡間的公共偏差問(wèn)題。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：寧波大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

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【相似文獻(xiàn)】

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7 張玉;空間對(duì)象和移動(dòng)對(duì)象聚類(lèi)算法研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

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9 邢偉;基于B~+樹(shù)的移動(dòng)對(duì)象索引研究[D];復(fù)旦大學(xué);2010年

10 黃代華;基于道路網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)對(duì)象軌跡建模與索引研究[D];浙江大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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