近年來,隨著GPS設(shè)備、無線通信與衛(wèi)星等技術(shù)的快速發(fā)展以及移動互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用,越來越多的軌跡數(shù)據(jù)可以很方便的獲取。同時,這些數(shù)據(jù)又蘊含著大量的有用信息,從而可以有效的映射出人的出行信息、活動規(guī)律等,因此怎樣利用新的技術(shù)有效的挖掘軌跡數(shù)據(jù)蘊藏的知識一直是研究人員進一步研究的方向。本課題的主要目的是以北京市為例,分析用戶出行熱點路徑及區(qū)域的分布情況。即通過統(tǒng)計分析城市中居民的軌跡數(shù)據(jù),參考其密度與時間因素,從軌跡數(shù)據(jù)中提取經(jīng)度、緯度和時間信息等關(guān)鍵字段,從而確定用戶在城市中有效的停留位置,進而識別用戶出行的路徑以及區(qū)域,從中挖掘出特定時空環(huán)境下人群的變化規(guī)律。同時,在數(shù)據(jù)規(guī)模不斷變大的環(huán)境下,針對已有的熱點路徑及區(qū)域識別處理存在效率低下的情況,使用基于K-D Tree索引結(jié)構(gòu)和Spark GraphX的DBSCAN聚類算法處理數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)以移動互聯(lián)網(wǎng)用戶位置軌跡數(shù)據(jù)為源數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)清洗分為了兩個步驟進行,首先將出現(xiàn)在數(shù)據(jù)中的空值和重復(fù)值等看作常規(guī)的臟數(shù)據(jù),然后針對基站數(shù)據(jù)中專有的乒乓數(shù)據(jù),分析了其成因并采取改進的滑動窗口方法對其進行處理。由于軌跡數(shù)據(jù)為時空數(shù)據(jù),因此針對這一特性設(shè)計使用了... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

軌跡大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)基于事件觸發(fā)采樣是指當(dāng)傳感器被移動對象觸發(fā)（例如通話、連接WIFI熱點等）后，其時間和位置等信息就被記錄了下來，因而產(chǎn)生了大量的通話數(shù)據(jù)、WIFI數(shù)據(jù)等

基于事件觸發(fā)采樣軌跡數(shù)據(jù)示意圖

圖 2-3 位置數(shù)據(jù)和停留點示意圖方法分析于測量數(shù)據(jù)對象之間的相互相似性客觀地來劃分?jǐn)?shù)為子集（即簇），這樣任何簇中的對象都與其內(nèi)部對象不同。在對軌跡的聚類分析中，由于大多數(shù)移因此其軌跡就會很長很復(fù)雜，大多數(shù)軌跡中只有某果將移動對象的整條軌跡聚類，那么不同移動對象由圖 2-4 中的 5 條軌跡可以清楚地看到，在虛線矩跡，即圖中粗箭頭表示的部分。如果將這些軌跡作法發(fā)現(xiàn)這個相似的部分，因為他們朝著完全不同的條路徑不能被發(fā)現(xiàn)。鄭宇等人提出的解決方案是將，然后將相似的軌跡段聚類在同一簇內(nèi)[38]，如圖 于移動軌跡聚類的研究工作中，K-Means、OPTIC都已經(jīng)被成功的使用了很多次，并得到了相關(guān)的能夠發(fā)現(xiàn)含有噪聲數(shù)據(jù)的非球狀的簇，而且事先不

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于移動信令數(shù)據(jù)的城市熱點識別方法[J]. 彭大芹,羅裕楓,江德潮,劉艷林.  重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(01)
[2]KDSG-DBSCAN:一種基于K-D Tree和Spark GraphX的高性能DBSCAN算法[J]. 高旭,桂志鵬,隆璽,栗法,吳華意,秦昆.  地理與地理信息科學(xué). 2017(06)
[3]基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的最優(yōu)路徑規(guī)劃方法[J]. 戚欣,梁偉濤,馬勇.  計算機應(yīng)用. 2017(07)
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[5]停留點空間聚類在景區(qū)熱點分析中的應(yīng)用[J]. 張文元,談國新,朱相舟.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(04)
[6]城市手機用戶移動軌跡時空熵特征分析[J]. 康朝貴,劉瑜,鄔倫.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(01)
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[8]軌跡大數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J]. 高強,張鳳荔,王瑞錦,周帆.  軟件學(xué)報. 2017(04)
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[10]人類活動軌跡的分類、模式和應(yīng)用研究綜述[J]. 李婷,裴韜,袁燁城,宋辭,王維一,楊格格.  地理科學(xué)進展. 2014(07)

博士論文
[1]基于軌跡聚類的城市熱點區(qū)域提取與分析方法研究[D]. 趙鵬祥.武漢大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于軌跡聚類的交通熱點分析[D]. 程智源.電子科技大學(xué) 2018
[2]基于時空數(shù)據(jù)場與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的城市熱點提取及動態(tài)演化研究[D]. 周勍.武漢大學(xué) 2017
[3]基于軌跡和POI數(shù)據(jù)的熱點區(qū)域?qū)崟r預(yù)測[D]. 孫瑞.吉林大學(xué) 2017
[4]基于出租車軌跡的居民出行熱點路徑和區(qū)域挖掘[D]. 馮琦森.重慶大學(xué) 2016
[5]基于大數(shù)據(jù)Hadoop平臺的出租車載客熱點區(qū)域挖掘研究[D]. 王鄭委.北京交通大學(xué) 2016
[6]基于出租車軌跡點的居民出行熱點區(qū)域與時空特征研究[D]. 馬云飛.南京師范大學(xué) 2014
[7]基于GPS數(shù)據(jù)的出租車載客點空間特征分析[D]. 祁文田.吉林大學(xué) 2013



本文編號：3320083