检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2018年第11期38卷 3326-3331页

作者：张海涛周欢张国楠南京邮电大学地理与生物信息学院南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院南京210023

针对传统移动轨迹模式挖掘方法挖掘速度慢、占用最大内存大的问题,提出一种基于空间邻近搜索的移动轨迹相对时间模式挖掘方法。该方法包括5个阶段:1)对移动轨迹数据进行时空划分,并基于移动轨迹数据与时空格的匹配得到移动轨迹数据对应... 详细信息

针对传统移动轨迹模式挖掘方法挖掘速度慢、占用最大内存大的问题,提出一种基于空间邻近搜索的移动轨迹相对时间模式挖掘方法。该方法包括5个阶段:1)对移动轨迹数据进行时空划分,并基于移动轨迹数据与时空格的匹配得到移动轨迹数据对应的时空格序列。2)扫描所有的时空格序列数据得到空间网格集合,并通过空间网格与时空格序列的包含运算得到所有的频繁空间网格。3)频繁空间网格转变为长度为1的频繁相对时间模式。4)基于空间邻近搜索的方式进行模式增长,得到以频繁空间网格为单元的候选相对时间模式,并通过相对时间模式与时空格序列的匹配运算,计算相对时间模式的支持度。5)基于设定的支持度阈值,得到所有频繁的相对时间模式。实验结果表明:所提方法由于采用了基于空间邻近搜索的方式进行模式扩展,大幅减小候选相对时间模式的搜索范围。与传统方法相比,所提方法具有挖掘速度快、占用最大内存少的优点。另外,方法在运行时间上具有更好的稳定性和可扩展性,而在占用最大内存上的稳定性与可扩展性与传统方法基本相近。该方法有助于移动轨迹模式挖掘方法提升挖掘速度、减少占用最大内存。

关键词：移动轨迹数据空间邻近搜索时空格支持度相对时间模式

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移动轨迹聚类方法研究综述

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测绘通报 2018年第1期 1-7页

作者：牟乃夏徐玉静张恒才陈洁张灵先刘希亮山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101

轨迹数据是人类移动行为的表征,能够映射出人的出行模式和社会属性等信息。怎样有效挖掘轨迹数据蕴藏的人类活动规律一直是研究的热点。通过轨迹聚类发现行为相似的类簇,从而探究群体的移动模式是轨迹挖掘和深度应用常见的方法之一。本... 详细信息

轨迹数据是人类移动行为的表征,能够映射出人的出行模式和社会属性等信息。怎样有效挖掘轨迹数据蕴藏的人类活动规律一直是研究的热点。通过轨迹聚类发现行为相似的类簇,从而探究群体的移动模式是轨迹挖掘和深度应用常见的方法之一。本文首先根据轨迹数据的特点,将轨迹数据模型分为轨迹点模型和轨迹段模型,并据此定义相应的相似性度量:空间相似性度量和时空相似性度量;然后,对两类模型的聚类方法进行了综述,并总结不同聚类算法的优缺点,以期为不同应用选取聚类算法提供科学依据;最后对移动轨迹数据聚类方法研究的发展趋势进行了讨论。

关键词：移动轨迹数据数据挖掘聚类方法研究综述

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基于时空模式的轨迹数据聚类方法研究

基于时空模式的轨迹数据聚类方法研究

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作者：张延茹河北工业大学

学位级别：硕士

近年来随着移动定位服务和云计算技术的快速发展，搜集和处理移动定位信息变得越来越容易，导致移动定位数据呈爆炸式增长。为了从海量移动定位数据中获取有用信息，许多学者利用当前可获取的移动定位数据展开了研究。时空轨迹数据的聚... 详细信息

近年来随着移动定位服务和云计算技术的快速发展，搜集和处理移动定位信息变得越来越容易，导致移动定位数据呈爆炸式增长。为了从海量移动定位数据中获取有用信息，许多学者利用当前可获取的移动定位数据展开了研究。时空轨迹数据的聚类算法是其中一项关键研究内容，然而现有的时空轨迹聚类算法中，相似性度量函数多以空间特征为主要度量标准，缺少对时间特征的考虑，从而影响了最终聚类结果的质量。针对这一问题，本文对时空模式下轨迹数据的聚类算法进行了认真的研究，主要研究内容如下：　　首先，针对多数时空轨迹聚类算法没有考虑时间特征的问题，提出一种基于时空模式的轨迹数据聚类算法。该算法以划分再聚类框架为基础，先利用曲线边缘检测方法对原轨迹进行子轨迹段划分，然后对生成的子轨迹段集采用基于密度的聚类算法完成聚类，聚类时子轨迹段之间采用空间加时间的相似性度量方法。实验结果表明，所提方法较好地兼顾了轨迹的空间与时间特征，明显提高了聚类质量，使得聚类结果更具有实际应用价值。　　其次，为了更好地划分轨迹段，将图像处理中的曲线边缘检测方法应用到轨迹段划分中，通过计算时空轨迹中某一样本点与该点附近轨迹段的变化趋势来判定该点是否为时空轨迹的特征点，以此得到轨迹的粗略特征。实验结果表明该方法在保持原轨迹精确性和子轨迹段简洁性之间找到较好的平衡。　　最后，为了提高聚类结果的质量，提出了一种可以度量不等长时间序列距离的方法，该方法通过将较短时间序列向较长时间序列进行投影，将两条时间序列的最近距离作为两条子轨迹段的时间距离。最后通过设置距离权重w以调整时空特征的敏感性。实验结果表明该方法提高了时空轨迹相似性度量的精度，使得聚类簇中的轨迹段同时具有较高的空间及时间相似性。

关键词：移动轨迹数据聚类算法相似性度量时空特征曲线边缘检测

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基于轨迹活动语义挖掘的个体消费水平评估

基于轨迹活动语义挖掘的个体消费水平评估

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作者：丁劲宸武汉大学

学位级别：硕士

个体消费水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值，但传统评估方法的数据收集过程往往需要与研究对象进行现实接触以获取收入、职业以及教育等信息，导致数据采集难度大、周期长且成本高。随着移动定位技术的不断... 详细信息

个体消费水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值，但传统评估方法的数据收集过程往往需要与研究对象进行现实接触以获取收入、职业以及教育等信息，导致数据采集难度大、周期长且成本高。随着移动定位技术的不断发展，海量的个体移动轨迹数据被记录，成为了个体消费水平评估的良好数据源。然而，现有评估方法往往专注于构建个体的出行时空特征，未充分考虑个体出行的语义上下文，难以从动机与需求层面理解出行行为，导致建模过程可解释性不足。为此，本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体消费水平评估方法，从消费能力与消费意愿角度刻画个体消费水平，显式提取个体居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与消费探索欲六类消费模式价值，支撑个体消费水平的多变量决策过程，从而提高评估方法的可解释性。本文基于深圳市 635 名个体2019年4月至11月的轨迹数据开展实验，主要工作内容及贡献包含三个方面：　　1）基于出行语义与偏好的消费模式特征构建：本文通过时空过滤与语义划分，将个体出行活动划分为居住、购物、餐饮与娱乐四类消费活动，从多个维度刻画个体消费行为。在此基础上，本文结合区域繁华程度、建设完善度与高档性等经济指标与个体前往各区域的偏好，通过加权方式从居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与消费探索欲六个维度构造消费模式特征集合，并基于结构方程模型剔除劣质特征，为消费模式价值的量化计算提供依据。此外，本文基于结构方程模型合理性指标评价验证了特征与消费模式间影响结构的合理性;并基于同质性信度检验与区分度检验证明了特征集合的内部一致性和有效性。　　2）基于多变量决策的个体消费水平评估：本文以消费模式价值为输入，决策个体消费水平。考虑到消费水平标签数据难以获取，本文对消费水平置信度较高的样本进行高斯核概率采样，得到可信样本集合作为极端随机森林的训练样本，以无监督方式实现消费水平的分类评估，提高评估模型的泛化能力。此外，本文采用高档住宅、核心商圈与城中村等典型高低价值场景筛选得到93名典型用户，分析了其消费水平评估结果与场景价值间一致性;并结合房价、人均消费与词云等区域经济水平指标，刻画个体居住、购物、餐饮与娱乐活动，验证了其消费水平评估结果与消费区域经济水平间一致性，以综合说明本文评估结果的合理性。　　3）高低消费水平人群间的出行模式差异分析：本文基于消费水平评估结果划分高低消费水平人群，分析了两者在出行时间分布、出行空间分布与工作时空属性分布上的差异。分析两类群体间出行模式差异可知，在时间分布上，高消费水平人群的日内出行更加自由，其清晨出行延迟、午后出行光滑且夜间生活丰富，同时倾向于在周末出行;在空间分布上，高消费水平人群以更高的聚集程度活动于深圳市南侧的南山区、福田区及罗湖区等高经济水平区域;在工作时空属性分布上，高消费水平人群的工作与加班压力更小，但通勤的距离更长。　　综上，本文方法能多维度量化刻画个体消费模式，有效评估个体消费水平，提出了一种个体人口统计数据获取受限情况下，适用性强、观测人群范围广且可解释性相对较高的个体消费水平评估方法，可为人地交互视角下的人口统计属性建模提供参考。

关键词：消费水平移动轨迹数据语义挖掘结构方程模型

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高职校园无线网络的设计与实现

高职校园无线网络的设计与实现

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作者：程常喜郑州大学

学位级别：硕士

随着现代网络技术的发展，物联网、大数据、云计算以及微信、移动支付等新兴网络应用已经走进了人们的日常生活，建设强大的校园无线网络为获取校园用户的移动轨迹数据提供了可能，利用大数据平台对这些数据进行处理就可以得到校园用户... 详细信息

随着现代网络技术的发展，物联网、大数据、云计算以及微信、移动支付等新兴网络应用已经走进了人们的日常生活，建设强大的校园无线网络为获取校园用户的移动轨迹数据提供了可能，利用大数据平台对这些数据进行处理就可以得到校园用户的特征画像，这将对学校的管理工作起到很大的辅助作用。\n 本文研究了高等职业院校中无线网络发展的现实状况和面临的问题，对高效、稳定、智能的无线校园网络建设的现实意义进行了讨论，对无线局域网发展过程中的关键技术和基础理论知识进行了全面的认识和了解，并以某高职院校为例对校园地理环境及建筑布局进行了详细的勘察和测算，对校园无线网络的实现进行了需求分析，在此基础上详细地阐述了该校的校园无线网络的设计与实现过程，重点研究了其中的关键技术，如网络核心层的虚拟化架构、认证技术等，描述了其具体实施的过程。在建成无线网络的基础上，将大数据技术与无线网络相结合，实现了基于AP探针的校园用户轨迹数据的采集，并利用改进的Prefixspan算法对用户轨迹模式进行了分析，实现了对校园人流量监控及用户特征画像等校园无线网络的智能化应用。\n 同时还对建成的网络进行了无线信号强度、下载速率、认证登录等测试。测试结果表明，经本文研究实现的校园无线网络，具有信号全覆盖、高效、稳定、智能化的特点。

关键词：校园无线网络虚拟化架构认证技术移动轨迹数据用户特征画像

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基于城市多源数据的户外广告投放位置推荐

基于城市多源数据的户外广告投放位置推荐

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作者：王蕾西安科技大学

学位级别：硕士

作为一种传统的广告媒介,我国的消费性户外媒体市场整体规模呈现出持续快速增长的发展趋势。然而由于缺乏广告受众的有效数据信息,一方面户外媒体广告无法有效解决精准投放问题;另一方面对于广告的传播效果(影响力)缺乏准确的量化计算... 详细信息

作为一种传统的广告媒介,我国的消费性户外媒体市场整体规模呈现出持续快速增长的发展趋势。然而由于缺乏广告受众的有效数据信息,一方面户外媒体广告无法有效解决精准投放问题;另一方面对于广告的传播效果(影响力)缺乏准确的量化计算。而“数字化时代”的城市大数据为解决上述问题提供了可能——1)从大量城市多源数据中发掘用户出行意图,利用广告主题与出行意图的匹配在一定程度上实现广告的精准投放;2)通过分析用户的时空移动性,可以构建线下广告在物理世界的传播影响力。基于此,本文开展了基于城市多源数据的户外广告投放位置推荐问题的研究,以精准投放与传播影响力最大化为目标推荐户外广告的最佳投放位置。本文的研究工作主要包括:(1)户外广告营销属于广告信息的线下推广,无法快速便捷地准确量化其影响力和宣传效果。本文融合了城市出租车轨迹数据、路网数据以及POI数据等,通过刻画群体用户的出行意图和广告曝光强度,提出了面向潜在目标用户的户外广告影响力模型;同时基于城市商业设施与公共交通设施的分布情况分析不同道路上的人流量,并以此设计了户外广告在不同空间区域投放的定价机制。(2)考虑到广告影响力与投放成本二者之间的冲突性,在户外广告影响力模型和定价机制的基础之上,利用Skyline查询算法形式化定义了以广告影响力—投放成本为目标的精准广告投放位置推荐问题。由于传统G-Skyline查询算法的结果集数量庞大,在处理位置推荐问题时效率太低,所以本文提出了基于最大支配数计算和高效剪枝策略的改进G-Skyline查询算法。通过实验仿真测试,改进G-Skyline查询在算法效率上有了极大的提高,并且在广告影响力和投放成本两方面都有更优的表现。(3)分析了由于用户移动而导致的户外广告影响力“重叠效应”,并基于用户迁移规律重新构建户外广告传播影响力模型。以此定义了以广告传播影响力最大化为目标,搜索时空范围内k个广告投放单元的位置推荐问题。为了求解这个组合优化问题,本文采用了分而治之的机制,并提出了一种基于效用评估的最优搜索方法。经过实验验证该算法相比基准方法在少量损失预期影响力的前提下对运行效率有显著的提升。

关键词：户外广告投放移动人群感知 Skyline查询移动轨迹数据

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人群聚集热点区域分析与预测

人群聚集热点区域分析与预测

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作者：张文星宁夏大学

学位级别：硕士

社会的快速发展使得人们的生活越来越便捷,人们对出行的需求也越来越高。出租车因为其便捷,成为人们出行时通常会选择的交通工具之一。在人群聚集的区域,人们通常会遇到打车难的问题,而大部分出租车却因为搭载不到乘客而长时间处于空载... 详细信息

社会的快速发展使得人们的生活越来越便捷,人们对出行的需求也越来越高。出租车因为其便捷,成为人们出行时通常会选择的交通工具之一。在人群聚集的区域,人们通常会遇到打车难的问题,而大部分出租车却因为搭载不到乘客而长时间处于空载状态,于是在人群聚集的区域因为人群疏导不及时经常会出现踩踏事件,同时因为大量的出租车在道路上游荡寻找乘客而造成交通拥堵的问题。GPS轨迹数据的出现能够为解决这些问题提供新的方法和思路,由于移动定位技术的快速发展,使得GPS轨迹数据的途径越来越多。出租车是用来收集GPS轨迹数据最常使用的工具,分析和挖掘出租车移动GPS轨迹数据不仅能够帮助本文了解人群聚集热点区域的分布,也能更加有效地提取和预测出载客热点区域。聚类方法是本文提取日常出行热点区域的主要研究方法。通过仿真实验对比三种在基于轨迹数据的热点区域提取中应用最为广泛的聚类算法:K-Means、DBSCAN和Single-Link,本文选择DBSCAN聚类算法对人群聚集热点区域进行提取和分析。通过对不同日期相同时间段以及相同日期不同时间段人群聚集热点区域的分布和规律进行挖掘后,发现相同时间段之间热点区域存在较高的覆盖率,而不同时间段之间热点区域的区域存在较大的差异,从而通过提取相同时间段热点区域重复的载客点位置数据,并将聚类结果作为预测结果,并计算不同热点区域的推荐度,推荐度越高,则表明载客成功概率越高。最后实现出租车载客热点推荐系统为用户推荐推荐度最高的热点区域,从而提高出租车司机的载客成功概率。

关键词：移动轨迹数据聚类分析热点区域

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移动环境下基于轨迹挖掘的个性化推荐系统设计与实现

移动环境下基于轨迹挖掘的个性化推荐系统设计与实现

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作者：赵淼佟电子科技大学

学位级别：硕士

由于信息技术的飞速发展以及信息内容的不断增多,使得“信息过载”问题越发严重。推荐系统因其能够帮助人们从繁杂的信息中发现感兴趣的内容而受到了各界人士的普遍关注,对其进行了深入的研究并应用于实际,效果显著。但是传统的推荐系... 详细信息

由于信息技术的飞速发展以及信息内容的不断增多,使得“信息过载”问题越发严重。推荐系统因其能够帮助人们从繁杂的信息中发现感兴趣的内容而受到了各界人士的普遍关注,对其进行了深入的研究并应用于实际,效果显著。但是传统的推荐系统在进行推荐时,往往只考虑了用户对项目的偏好数据,而忽略了用户的轨迹数据特征。轨迹数据是对移动对象运动行为的序列化表示,通过分析和挖掘轨迹数据更能够反映出移动对象的运动规律以及行为模式,对提高个性化推荐系统的准确率以及用户的满意度有着非常重要的意义。因此,本文设计并实现了一种在移动环境下基于轨迹挖掘的个性化推荐系统,论文主要围绕以下内容进行研究:(1)研究使用基于时空Hausdorff距离的异常检测算法对轨迹数据进行预处理。在TRAOD(Trajectory Outlier Detection)算法的基础上,结合道路网络交通,同时考虑轨迹数据的时间特性对线段Hausdorff距离进行改进,从而提高异常轨迹检测的准确率与效率。用该算法去除轨迹中的异常数据,为下一步的轨迹聚类提供有效的数据。(2)研究使用基于路网约束的移动对象时空轨迹高效聚类算法(Spatio-Temporal Road-Network Aware Trajectory Clustering Algorithm,ST-NEAT)进行轨迹聚类分析,发现用户的运动规律和行为模式。该算法同时考虑轨迹数据的空间属性和时间属性,且能够获取用户不同时段的轨迹信息,不仅提高了聚类质量,而且有利于为用户提供不同时段的有针对性的推荐服务。(3)在上述理论技术的支持下,设计并实现了个性化的推荐系统,为用户提供朋友推荐、地点推荐以及其他一些辅助的个性化推荐功能,能够更加准确的为用户推荐与其相近的用户以及更符合其兴趣偏好的地点等内容。

关键词：移动轨迹数据异常轨迹检测轨迹聚类个性化推荐

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城市多源数据投放位置推荐算法的研究

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数字技术与应用 2020年第2期38卷 93-94页

作者：王蕾王亮关如君西安科技大学电气与控制工程学院陕西西安710054

本文融合城市出租车交通数据、城市路网数据以及城市兴趣点(Point of Interest,POI)数据,通过刻画用户出行的潜在意图,提出了面向潜在目标用户的户外广告影响力量化模型;同时基于城市商业基础设施与公共交通设施分布情况,设计了户外广... 详细信息

本文融合城市出租车交通数据、城市路网数据以及城市兴趣点(Point of Interest,POI)数据,通过刻画用户出行的潜在意图,提出了面向潜在目标用户的户外广告影响力量化模型;同时基于城市商业基础设施与公共交通设施分布情况,设计了户外广告在不同空间区域投放的定价策略。在此基础之上,形式化定义了广告影响力-投放成本两优化目标的户外广告精准投放位置推荐问题,通过对传统GSkyline查询算法的改进,基于最大支配数计算以及高效剪枝策略设计了位置推荐查询算法。在真实数据集上的实验结果验证了本文所提相关方法的有效性。

关键词：户外广告投放 Skyline查询移动轨迹数据

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基于海量出租车轨迹数据的智能推荐系统分析

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读书文摘 2016年第31期 84-85页

作者：陈永强青岛科技大学

文章旨在通过对智能出租车历史行驶轨迹的研究,解决出租车'打车难'和'空车跑'的矛盾问题,提升出租车司机的运营收入,减少因为出租车停靠问题带来的交通负担问题,实现对社会环境和保护和对能源的有效应用.

关键词：出租车移动轨迹数据停靠系统

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