本文選題：異常檢測　切入點：軌跡大數(shù)據(jù)　出處：《軟件學報》2017年01期

【摘要】：定位技術與普適計算的蓬勃發(fā)展催生了軌跡大數(shù)據(jù),軌跡大數(shù)據(jù)表現(xiàn)為定位設備所產生的大規(guī)模高速數(shù)據(jù)流.及時、有效地對以數(shù)據(jù)流形式出現(xiàn)的軌跡大數(shù)據(jù)進行分析處理,可以發(fā)現(xiàn)隱含在軌跡數(shù)據(jù)中的異�，F(xiàn)象,從而服務于城市規(guī)劃、交通管理、安全管控等應用.受限于軌跡大數(shù)據(jù)固有的不確定性、無限性、時變進化性、稀疏性和偏態(tài)分布性等特征,傳統(tǒng)的異常檢測技術不能直接應用于軌跡大數(shù)據(jù)的異常檢測.由于靜態(tài)軌跡數(shù)據(jù)集的異常檢測方法通常假定數(shù)據(jù)分布先驗已知,忽視了軌跡數(shù)據(jù)的時間特征,也不能評測軌跡大數(shù)據(jù)中動態(tài)演化的異常行為.面對軌跡大數(shù)據(jù)低劣的數(shù)據(jù)質量和快速的數(shù)據(jù)更新,需要利用有限的系統(tǒng)資源處理因時變帶來的概念漂移,實時地檢測多樣化的軌跡異常,分析軌跡異常間的因果聯(lián)系,繼而識別更大時空區(qū)域內進化的、關聯(lián)的軌跡異常,這是軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測的核心研究內容.此外,融合與位置服務應用相關的多源異質數(shù)據(jù),剖析異常軌跡的起因以及其隱含的異常事件,也是軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測當下亟待研究的問題.為解決上述問題,對軌跡異常檢測技術的研究成果進行了分類總結.針對現(xiàn)有軌跡異常檢測方法的局限性,提出了軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測的系統(tǒng)架構.最后,在面向軌跡流的在線異常檢測、軌跡異常的演化分析、軌跡異常檢測系統(tǒng)的基準評測、異常檢測結果語義分析的數(shù)據(jù)融合以及軌跡異常檢測的可視化技術等方面探討了今后的研究工作.
[Abstract]:The rapid development of positioning technology and pervasive computing has given birth to big data, the locus big data, which is a large scale high-speed data stream produced by positioning equipment.By analyzing and dealing with the trajectory big data in the form of data flow in time and effectively, we can find the abnormal phenomenon hidden in the track data, which can serve the application of urban planning, traffic management, safety control and so on.Limited by the inherent uncertainty, infinity, time-varying evolution, sparsity and skewness of trajectory big data, the traditional anomaly detection techniques can not be directly applied to the trajectory big data anomaly detection.Because the anomaly detection method of static track data set usually assumes that the data distribution is known a priori, it neglects the time characteristic of track data, and can not evaluate the abnormal behavior of dynamic evolution in trajectory big data.In the face of big data's poor data quality and rapid data updating, it is necessary to use limited system resources to deal with the concept drift caused by time-varying, to detect various trajectory anomalies in real time, and to analyze the causal relationship between trajectory anomalies.Then we can identify the related trajectory anomalies in the larger space-time region, which is the core research content of trajectory big data anomaly detection.In addition, the fusion of multi-source heterogeneous data related to location service application, the analysis of the cause of abnormal trajectory and the hidden abnormal events are also the problems that need to be studied urgently in the detection of track big data anomaly.In order to solve the above problems, the research results of trajectory anomaly detection are classified and summarized.Aiming at the limitation of the existing trajectory anomaly detection methods, the system architecture of trajectory big data anomaly detection is proposed.Finally, on line anomaly detection for trajectory flow, evolution analysis of trajectory anomaly, benchmark evaluation of trajectory anomaly detection system,The data fusion of semantic analysis of anomaly detection results and the visualization technology of track anomaly detection are discussed in this paper.
【作者單位】： 華東師范大學數(shù)據(jù)科學與工程學院;西華師范大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(61370101,U1501252,U1401256) 上海市教委創(chuàng)新計劃(14ZZ045) 西華師范大學國家級項目培育專項(16C005)~~
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1728764