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主题

1 篇 轨迹数据挖掘
1 篇 时空轨迹模式挖掘
1 篇 轨迹渐变移动簇模...
1 篇 时空轨迹并行挖掘

机构

1 篇 南京师范大学

作者

1 篇 孙鸿艳

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=轨迹渐变移动簇模式挖掘"

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详细简洁

排序：

云环境下时空轨迹渐变移动簇模式挖掘算法研究

云环境下时空轨迹渐变移动簇模式挖掘算法研究

引用

作者：孙鸿艳南京师范大学

学位级别：硕士

随着位置定位技术和无线通信技术的快速发展,越来越多的智能移动终端等定位设备能够记录移动对象的运动轨迹,因此人们能够收集大量的时空轨迹数据。时空轨迹渐变移动簇模式挖掘是时空轨迹模式挖掘的重要组成部分,可广泛应用于城市规划... 详细信息

随着位置定位技术和无线通信技术的快速发展,越来越多的智能移动终端等定位设备能够记录移动对象的运动轨迹,因此人们能够收集大量的时空轨迹数据。时空轨迹渐变移动簇模式挖掘是时空轨迹模式挖掘的重要组成部分,可广泛应用于城市规划、生物保护和动物移动习性研究等方面。针对目前已有的渐变移动簇模式挖掘相关算法的不足,本文从模式挖掘的有效性和效率进行研究,取得如下研究成果:1.提出了基于ClusterGrowth算法的时空轨迹渐变移动簇模式并行挖掘算法PTRGCP(Parallel algorithm for mining Time Relaxed Gradual Clustering Pattern),该算法利用Spark框架并行挖掘渐变移动簇模式。将所有采样点划分为多个具有不同时间戳的采样点集合,并对每个采样点集合进行并行聚类。将聚类得到的簇对应的时间戳上时间信息转换成对应的序列号,相同序列号的簇被划分到同一个计算节点上,通过交集操作确定具有包含关系的簇序列,最后,将所有的簇序列收集到主节点上,并输出最大有趣渐变移动簇模式,实验结果表明,算法PTRGCP具有良好的有效性和效率。2.为了提高算法PTRGCP的效率,提出了基于网格索引的时空轨迹渐变移动簇模式并行挖掘算法 PTRGCP-G(Parallel algorithm for mining Time Relaxed Gradual Clustering based on Grid index)。该算法在聚类过程中通过建立网格索引提高聚类算法中的空间查询效率,从而提高渐变移动簇模式的挖掘效率,实验结果表明,算法PTRGCP-G比算法PTRGCP效率高。3.提出了时空轨迹渐变移动簇模式增量挖掘算法ITRGCP(Incremental updating Time Relaxed Gradual Clustering pattern),该算法用于更新时空轨迹渐变移动簇模式。对时空轨迹数据执行去噪和轨迹插值等预处理操作,然后通过IncrementalDBSCAN算法进行增量聚类。通过对历史渐变移动簇模式和新得到的簇执行交集操作,得到现有渐变移动簇,最后输出所有的渐变移动簇模式。实验结果表明,算法ITRGCP是有效的。4.为了提高算法ITRGCP的效率,提出了基于Spark并行计算框架的PITRGCP(Parallel algorithm for Incremental updating Time Relaxed Gradual Clustering pattern)算法,用于并行更新时空轨迹渐变移动簇模式,将时空轨迹数据转换为键值对的形式,其中键为采样点的时间戳,值为采样点的经纬度。将具有相同时间戳的采样点并行划分到多个具有不同时间戳的采样点集合。采样点集合IncrementalDBSCAN聚类算法进行并行聚类。将簇集中于主计算节点,且广播到其他所有的计算节点。将原有的模式输入到计算集群中。通过增量交集算法更新现有的渐变移动簇模式。实验结果表明,算法PITRGCP比算法ITRGCP效率更高。

关键词：时空轨迹模式挖掘轨迹数据挖掘轨迹渐变移动簇模式挖掘时空轨迹并行挖掘

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