頻繁行跡挖掘方法研究.pdf

1、隨著全球定位系統(tǒng)GPS以及無線蜂窩網(wǎng)、無線通信等定位技術(shù)的快速發(fā)展和普及，人們可以方便地獲取移動對象的位置信息和使用基于位置的服務，并將對象的移動過程以行跡的形式記錄下來。移動對象的行跡數(shù)據(jù)中蘊含大量的有用信息，可用于分析人類行為、交通擁塞、城市規(guī)劃、自然現(xiàn)象的進化等。因此，近年來行跡挖掘技術(shù)受到了廣大學者的關注，并在智能交通、城市規(guī)劃、購物、旅游等領域得到了廣泛的應用。
　　論文通過分析行跡挖掘的典型方法和相關技術(shù)，針對基于GP

2、S數(shù)據(jù)的頻繁行跡挖掘方法開展了探索工作，主要包括行跡數(shù)據(jù)聚類、行跡轉(zhuǎn)換和頻繁行跡挖掘三個方面。
　　在頻繁行跡挖掘中，由于受限于定位設備的精度，會產(chǎn)生位置模糊性問題，即定位設備在不同時間對同一位置進行定位時，得到的兩個坐標值并不會完全相同，會存在一定的差異，這就導致兩條行跡序列不能直接進行對比。針對這一問題，本文提出了一種基于動態(tài)方格劃分-合并限制的行跡數(shù)據(jù)聚類方法(DynamicBoundMethod)，該方法首先將對象的行跡空

3、間動態(tài)地劃分成大小相等的方格;然后將對象的行跡映射到這些方格中，并用方格id來代表落入該方格內(nèi)的所有點，計算每個方格的密度，根據(jù)給定的最小支持度閾值，找出所有的頻繁方格;最后根據(jù)給定的界限函數(shù)，將頻繁方格合并成頻繁區(qū)域。
　　在找出所有的頻繁區(qū)域之后，本論文提出一種新的轉(zhuǎn)換規(guī)則TCC，將把對象的行跡轉(zhuǎn)換為由頻繁區(qū)域id組成的序列集合。TCC考慮了對象在兩個連續(xù)區(qū)域之間的運行時間t，認為如果t小于某一時間閾值τ，那么這兩個區(qū)域之間存