【摘 要】
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为了减小真实的海量时空轨迹聚类的存储开销和计算量,针对车辆轨迹挖掘提出了海量时空轨迹的梯形带相似聚类算法(Feature Preserved-Trapezoidal Belt,FP-TB).由于已有的聚类
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院计算机科学与技术系; 清华大学计算机科学与技术系网络所; 山东省济宁市第一中学高中数学组;
【基金项目】
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北京市教委科技计划项目(KM201310028014)资助
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为了减小真实的海量时空轨迹聚类的存储开销和计算量,针对车辆轨迹挖掘提出了海量时空轨迹的梯形带相似聚类算法(Feature Preserved-Trapezoidal Belt,FP-TB).由于已有的聚类算法在计算轨迹相似性时忽略了轨迹几何特征的影响,其产生的轨迹模式可能使得一些重要的细节特征失真,因此引入了轨迹简化策略,可快速压缩并合理保留轨迹几何特征;继而利用轨迹折线序列落在轨迹形成的梯形范围内长度和本身长度的比值作为相似性度量,可在较小的计算开销下准确判断不同时间跨度上的轨迹间相似性并进行聚类.真实出租车数据集上的实验结果表明,本文方法能准确有效地聚类相似轨迹并获取典型的出租车行驶轨迹.
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