時間標識的移動對象頻繁模式發(fā)現(xiàn).pdf

1、隨著移動設(shè)備、無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、RFID設(shè)備以及GPS衛(wèi)星定位技術(shù)的快速發(fā)展以及大規(guī)模應(yīng)用,很方便收集到海量移動對象軌跡數(shù)據(jù)。這些軌跡數(shù)據(jù)包含很多潛在的有意義的知識,如何從這些軌跡數(shù)據(jù)中提取有用的知識是軌跡數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)中亟待解決的難題。移動對象頻繁模式發(fā)現(xiàn)作為軌跡數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的一個重要研究課題,在基于位置的服務(wù)、隱私保護、位置預(yù)測等諸多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。本文圍繞時間標識的移動對象頻繁模式發(fā)現(xiàn)進行了研究,主要工作如下:
　　(1)研

2、究相對時間約束的興趣區(qū)域發(fā)現(xiàn)
　　針對傳統(tǒng)的聚類方法發(fā)現(xiàn)興趣區(qū)域時結(jié)果不確定且挖掘效率不高的問題,本文引入相對時間約束,提出相對時間約束的興趣區(qū)域發(fā)現(xiàn)方法。該方法首先對移動對象的運動平面均勻劃分網(wǎng)格,接著基于均勻網(wǎng)格計算網(wǎng)格密度,并利用相對時間約束對滿足網(wǎng)格密度要求的軌跡分段,然后對密度網(wǎng)格擴展得到候選興趣區(qū)域,如果軌跡劃分的軌跡段和候選興趣區(qū)域有交集,那么該軌跡即為候選興趣區(qū)域的支持軌跡,若支持軌跡數(shù)不小于給定的最小支持度閾值限

3、制,則候選興趣區(qū)域即為興趣區(qū)域。實驗表明,本文方法能夠得到良好的興趣區(qū)域效果,且有很高的挖掘效率。
　　(2)研究時間約束的移動對象頻繁模式挖掘
　　傳統(tǒng)的移動對象頻繁模式挖掘結(jié)果大都不包含時間信息,因此本文在相對時間興趣區(qū)域發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上,提出一種時間約束的移動對象頻繁模式挖掘方法。該方法首先對提取的相對時間約束的興趣區(qū)域進行轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換后的序列,接著對這些序列投影,計算投影后的序列,并提取候選頻繁模式,然后添加時間約束,

4、若候選頻繁模式的支持度不小于給定的最小支持度閾值,且滿足時間約束的限制,則候選頻繁模式即為頻繁模式。實驗表明,與傳統(tǒng)的頻繁模式挖掘算法相比,本文算法的挖掘效率在時間和空間上都有明顯提高。
　　(3)設(shè)計并實現(xiàn)時間標識的移動對象頻繁模式發(fā)現(xiàn)原型系統(tǒng)
　　在理論研究的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計并實現(xiàn)了時間標識的移動對象頻繁模式發(fā)現(xiàn)原型系統(tǒng),并利用真實數(shù)據(jù)集驗證了本文算法的準確性和高效性,該系統(tǒng)具有良好的可視化效果,能夠很好地展示本文算法的