【摘 要】
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伴随移动互联网技术的快速发展,大数据、云计算、全球定位技术等得到了广泛应用,由此产生了海量的时空轨迹数据,基于位置的互联网服务如雨后春笋般涌现出来。大量移动终端用户对基于位置服务的各式需求,交通工具的增加带来交通拥堵、资源调配等交通负荷问题层出不穷。近年来受新冠疫情的影响,时空伴随者的及时管控对早期疫情防控而言具有重要意义,通过感染者时空轨迹数据的聚类研究,快速有效识别潜在感染者的时空高密度聚集点
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伴随移动互联网技术的快速发展,大数据、云计算、全球定位技术等得到了广泛应用,由此产生了海量的时空轨迹数据,基于位置的互联网服务如雨后春笋般涌现出来。大量移动终端用户对基于位置服务的各式需求,交通工具的增加带来交通拥堵、资源调配等交通负荷问题层出不穷。近年来受新冠疫情的影响,时空伴随者的及时管控对早期疫情防控而言具有重要意义,通过感染者时空轨迹数据的聚类研究,快速有效识别潜在感染者的时空高密度聚集点成为研究工作的重点。而现有的轨迹数据聚类方法多为二维空间聚类,现实应用中时间维度的有价值信息无法被挖掘利用,对三维时空数据包含时间维度的聚类研究成为时空轨迹数据挖掘不能回避的重要问题。本文将经典时空聚类ST-DBSCAN算法引入时空轨迹数据聚类研究,并针对该算法阈值参数的确定依赖于基于经验的人为选择或数据集规模,导致聚类结果不理想问题,开展了基于ST-DBSCAN算法对时空轨迹数据聚类的参数自适应机制研究。通过搭建时空轨迹数据挖掘环境,使用密度阈值Density来衡量某时空数据点邻域内的稠密程度,开展了基于ST-DBSCAN算法聚类的参数寻优策略分析,提出了参数自适应的KST-DBSCAN算法。KST-DBSCAN算法通过计算轨迹数据的时空距离矩阵,基于K-平均最近邻算法得到时空距离约束Eps参数列表,采用数学期望法得到参数MinPts列表。迭代K值参与聚类计算,直至聚类结果趋于稳定,确定算法对应的最优参数。本文以GeoLife GPS Trajectory数据集为研究对象,实现了基于KST-DBSCAN算法对时空轨迹数据的聚类分析,该算法极大改善了基于密度的时空数据聚类算法对参数人工设定或由数据集规模确定,导致聚类结果失真问题,实验验证表明参数自适应的KST-DBSCAN算法具有较好的聚类准确度。
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