【摘要】：無線通信和移動計算技術(shù)的飛速發(fā)展,GPS和北斗等全球定位導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用普及,便捷的位置采集方式催生了大量描述移動物體(如人,車輛和動物)的時空軌跡數(shù)據(jù)。隨著社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)市場的快速增長和激烈的競爭,目前社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)趨向于移動化形成移動社交網(wǎng)絡(luò)。在移動社交網(wǎng)絡(luò)中,具有共同興趣的人會使用手機或平板電腦等移動設(shè)備進(jìn)行交流,用戶可以隨時跟蹤和分享位置相關(guān)的信息,移動社交網(wǎng)絡(luò)中海量時空數(shù)據(jù)為研究移動社交網(wǎng)絡(luò)中對象移動行為帶來新的機遇。本論文面向移動社交網(wǎng)絡(luò)中海量時空數(shù)據(jù)分析的需求,提出一種新穎的移動社交網(wǎng)絡(luò)中用戶移動模型構(gòu)建和相似性度量的方法。另外,本文針對實時安全監(jiān)控領(lǐng)域的需求,提出一種基于Hausdorff距離的網(wǎng)格序列聚類方法對大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行異常軌跡檢測的算法。本文使用微軟亞洲研究院發(fā)布的真實數(shù)據(jù)集GeoLife評估本文中所提出算法的有效性和實時性。實驗結(jié)果表明,本文所提出的算法可以有效地構(gòu)建移動用戶的移動模型并且在相似性度量準(zhǔn)確性上優(yōu)于傳統(tǒng)相似性的度量方法。此外,本文提出的異常軌跡檢測算法在有效檢測到異常行為的同時大大降低了傳統(tǒng)異常檢測算法的時間消耗,為實現(xiàn)在線實時異常檢測做出一定的貢獻(xiàn)。
[Abstract]:With the rapid development of wireless communication and mobile computing technology, GPS and Beidou global positioning navigation systems are widely used. The convenient location acquisition method has given birth to a large number of space-time trajectory data describing mobile objects (such as people, vehicles and animals). With the rapid growth of the social network service market and fierce competition, the current social network services tend to be mobile to form mobile social network. In mobile social networks, people with common interests use mobile devices such as mobile phones or tablets to communicate, allowing users to track and share location-related information at any time. Massive spatiotemporal data in mobile social networks bring new opportunities to study the mobile behavior of objects in mobile social networks. In this paper, a novel method of user mobility model construction and similarity measurement in mobile social networks is proposed to meet the needs of massive spatio-temporal data analysis in mobile social networks. In addition, in order to meet the requirements of real-time security monitoring, this paper proposes an algorithm based on Hausdorff distance based grid sequence clustering to detect the abnormal trajectory of large-scale trajectory data. In this paper, the real data set GeoLife published by Microsoft Asia Research Institute is used to evaluate the effectiveness and real-time performance of the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively construct the mobile model of mobile users and is superior to the traditional similarity measurement method in the accuracy of similarity measurement. In addition, the anomaly trajectory detection algorithm proposed in this paper not only effectively detects abnormal behavior, but also greatly reduces the time consumption of the traditional anomaly detection algorithm, and makes a certain contribution to the on-line real-time anomaly detection.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09;TP301.6

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5 杜p，

本文編號：2183158