时空轨迹聚集模式挖掘研究进展

发布时间：2018-05-28 03:39

  本文选题：时空轨迹 + 时空数据挖掘　； 参考：《南京师大学报(自然科学版)》2015年04期

【摘要】：时空轨迹聚集模式是指一组时空移动对象在一定时间内一起移动形成的行为模式.作为一种重要的时空轨迹模式,聚集模式的应用涉及了人类行为、交通物流、应急疏散管理、动物习性和市场营销等诸多方面.通过对时空轨迹数据进行挖掘,可以从中提取出有意义的聚集模式,从而帮助我们监控和预测一些不寻常的群体事件.本文综述了时空轨迹聚集模式的研究进展,首先,给出了聚集模式的分类;然后介绍了各种聚集模式的挖掘算法,并对其特点进行分析和评述;最后讨论了现有方法面临的主要问题和挑战,并对聚集模式的研究进行了展望.
[Abstract]:Spatio-temporal locus aggregation model refers to the behavior pattern of a group of spatiotemporal moving objects moving together in a certain time. As an important space-time trajectory model, the application of aggregation model involves many aspects such as human behavior, traffic logistics, emergency evacuation management, animal habits and marketing, and so on. By mining space-time trajectory data, we can extract meaningful aggregation patterns from them, which can help us monitor and predict some unusual group events. In this paper, the research progress of spatiotemporal locus aggregation patterns is reviewed. Firstly, the classification of clustering patterns is given, and then the mining algorithms of various clustering patterns are introduced, and their characteristics are analyzed and reviewed. Finally, the main problems and challenges faced by the existing methods are discussed, and the research of aggregation model is prospected.
【作者单位】： 南京师范大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41471371)
【分类号】：TP311.13

【共引文献】

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本文编号：1945126