【摘 要】
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针对交通管理优化和轨迹大数据挖掘的实际应用需求,本文提出了一种支持交通轨迹大数据潜在语义相关性挖掘的交通路网谱聚类方法(TSSC).首先研究了交通轨迹数据的向量空间建模
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,福建工程学院福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,福建省交通运输厅福建省交通信息通信中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61304199,No.41471333,No.61101139);福建省高校杰出青年科研人才计划(No.JA14209);福建省自然科学基金(No.2013J01214,No.2012J01247);福建省科技重大专项专题项目(No.2011HZ0002-1,No.2013HZ0002-1);福建省交通科技计划(No.201318)
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针对交通管理优化和轨迹大数据挖掘的实际应用需求,本文提出了一种支持交通轨迹大数据潜在语义相关性挖掘的交通路网谱聚类方法(TSSC).首先研究了交通轨迹数据的向量空间建模方法,其次通过随机投影法快速提取大规模轨迹数据矩阵的特征信息并构建其低维语义子空间,然后基于语义子空间挖掘轨迹数据的潜在语义相关特性,在此基础上通过谱聚类方法实现了交通路网的快速聚类.通过本文提出的方法对总里程1400多万公里的实际交通轨迹数据进行实验分析表明,本方法可根据交通轨迹大数据的潜在语义相关性对交通路网进行快速的谱聚类处理,从而在复杂的交通路网间快速挖掘其潜在特性,为交通规划及其管理优化提供决策支持信息,同时也为时空大数据的聚类挖掘提供了一种新的解决方案.
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