【摘要】：針對現(xiàn)有熱點區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法難以從軌跡數(shù)據(jù)集中準確識別活動熱點的問題,提出了基于軌跡結(jié)構(gòu)的熱點區(qū)域發(fā)現(xiàn)框架(TS_HS)。TS_HS由候選區(qū)域發(fā)現(xiàn)(CHSD)算法和熱點區(qū)域過濾(HSF)算法組成。首先,使用基于網(wǎng)格相對密度的CHSD識別空間上的軌跡密集區(qū)域作為候選熱點區(qū)域;然后,利用HSF根據(jù)候選區(qū)域中軌跡的活動特征和時間變化特征,篩選出移動對象活動頻繁的熱點區(qū)域。在Geolife數(shù)據(jù)集上進行的實驗表明,與基于全局密度的熱門區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法(GD_HR)以及移動軌跡時空熱點區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法(SDHSRD)相比,TS_HS能更有效地解決多密度熱點區(qū)域的識別問題。實驗結(jié)果表明,TS_HS能夠根據(jù)軌跡的活動特征準確發(fā)現(xiàn)移動對象的活動熱點區(qū)域。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing hot spot discovery algorithms are difficult to accurately identify active hot spots from trajectory data sets, a hot spot discovery framework (TS_HS) based on trajectory structure is proposed. TS_HS consists of candidate region discovery (CHSD) algorithm and hot spot filtering (HSF) algorithm. Firstly, the CHSD based on the relative density of the grid is used to identify the trajectory dense region on the space as the candidate hot spot region, and then, according to the active characteristics and time variation characteristics of the trajectory in the candidate region, the hot spot area with frequent moving object activity is screened out by using HSF. Experiments on Geolife datasets show that TS_HS can solve the problem of multi-density hot spot recognition more effectively than the popular region discovery algorithm based on global density (GD_HR) and the moving trajectory space-time hot spot discovery algorithm (SDHSRD). The experimental results show that TS_HS can accurately find the active hot spot area of the moving object according to the active characteristics of the trajectory.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：江蘇省自然科學基金資助項目(BK20130208)~~
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2500650