本文關鍵詞：基于時空圖的移動對象聚集模式挖掘方法

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【摘要】：移動對象聚集模式是指由移動對象參與的一組群體事件,通常用來預測交通系統中出現的異�，F象.然而由于海量移動軌跡數據的產生,已有的研究方法難以準確、高效地挖掘特定的聚集模式.為此,提出一種基于時空圖的移動對象聚集模式挖掘方法.該方法首先通過改進的空間聚類算法(DBScan)分析軌跡數據,從而獲得移動對象聚類;然后,利用時空圖模型代替單獨存儲軌跡數據的方式,用于實時觀測移動對象聚類的時空變化特征.最后提出基于最大完全子圖查找的聚集檢索算法及其改進算法,用于查找滿足時空約束的最大完全子圖.基于真實大規(guī)模軌跡數據集上的實驗結果表明,所提出的方法在移動對象聚集模式挖掘的準確性和高效性方面優(yōu)于其他方法.
【作者單位】： 交換與智能控制國家重點實驗室(北京郵電大學);
【關鍵詞】： 聚集模式挖掘 時空圖 軌跡數據
【基金】：國家自然科學基金(61202435) 國家高技術研究發(fā)展計劃(863)(2012AA111601) 北京市自然科學基金(4132048)~~
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 近年來,隨著衛(wèi)星定位技術的普及,越來越多的移動對象都安裝了衛(wèi)星定位系統.這項技術使我們獲得了大CNKI網絡優(yōu)先出版:2015-11-04 17:10:00,http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2560.TP.20151104.1710.001.html量的軌跡數據(也就是常說的時空數據),通過分析這些數據,使得獲取

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