面向时空轨迹流的移动簇模式挖掘及评价

发布时间：2021-09-24 01:53

　　面向时空轨迹对移动簇模式进行挖掘是时空轨迹数据中模式挖掘的重要研究内容,可应用于智慧交通管理、公共安全服务和动物行为研究等领域。近年来随着空间定位技术的蓬勃发展,各种定位设备等的广泛应用,时空轨迹流数据能够实时被采集。时空轨迹流具有实时到达、快速更新、没有边界等特性,这些特性导致了轨迹流难以存储且对实时性要求很高。为了解决海量时空轨迹流的移动簇模式挖掘问题,本文研究了时空轨迹流的移动簇模式挖掘算法及模式评价算法,取得了如下研究成果。1.提出了一种面向时空轨迹流的移动簇模式挖掘框架MCStream（Moving Clusters pattern discovery from trajectory Stream）,该框架以现有的多种移动簇模式为基础,通过获取空间关系、获取关联簇以及更新移动簇模式三个阶段进行移动簇模式挖掘。在空间关系获取阶段,提出移动微组结构来维护较稳定的成员之间的关系,提高算法效率。同时,利用相邻时刻簇与簇之间的包含关系,获取关联簇,并利用关联簇的信息,对上一时刻的模式进行更新,从而避免重新进行计算,提高了算法效率。2.提出了一种面向时空轨迹流的渐变移动簇模式挖掘算法GM... 

【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１演变移动对象组模式示例??？放松时间的伴游模式．２０１８年，Ｎａｓｅｒｉａｎ等人在伴游模式的基础上提出放松时间的伴??

??本文提出的移动簇模式挖掘框架可以对现有的多种移动簇模式进行挖掘，框架图如图３－１??所示。??｜成群模式?｜护航模式??验址??Ｊ?Ｉ?．??ｋ式?蜂群模式?渐，泛簇?聚合模式??七，；—?????５５?；?通过簇连接更新模式：???＜＞：?１?ｉ??获耳又＇?？??：?基于移动微组获取关联簇?：??｜????；??ｉ?｜?｜甚于移动微组聚类?！??获取空ｉ??ｒ—１?Ｌ?．：．．，段＿?．．概——?ｉ??间关系丨?＾?：??牛ｆｉＶ更新移动微组?ｉ??????????“??轨迹流数据??图３－１面向轨迹流的移动族模式挖掘框架??３．２．１空间关系获取阶段??对于静态数据的移动簇模式挖掘算法而言，需要对每一时刻的移动对象获取它们的空间??关系，这一操作的时间复杂度通常为〇（ｎ２），?ｎ为移动对象的数目。当移动对象的数目较大时，??这种方法并不能满足轨迹流数据对于实时性的要求，因此需要更加高效的算法来提高空间关??系获取的效率。??以通过聚类获取空间关系为例，现有的有关时空轨迹流聚类的工作中，通常是以增量式??聚类为主

得到移动对象的空间关系后，最传统的方法是将所得的簇集合与前一时刻的簇进行求交，??进而实现模式更新操作。然而，对于大部分的求交操作而言，即使进行求交操作也无法产生??有效的结果。如图３－３所示，有１、２、３、４四个时间戳，按照传统的移动簇模式挖掘方法，??需要将第二时刻的与第一时刻的簇集合｛Ｃｌ，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４｝中的每一个族分别进行求交，然而观察??图３－３发现，在第一时刻，只有Ｃｌ、￡：２与￡：５求交能够产生有效结果即求交结果不为空，称为有??效求交，其余两次为无效求交。图３－３中，实线相连的簇之间的求交操作为有效求交，虚线??表示无效求交。此外，对于一些模式诸如蜂群模式、渐变移动簇模式、排组模式等，由于它??们放松对时间的要求，因此当前时刻的簇集合需要和满足时间窗口要求的所有时间戳上的簇??集合分别进行求交操作。设当前时间戳上的簇集合中簇的个数为ｎ，时间窗口的长度为ｗ，??时间窗口内每个时间戳上的簇集合中簇的平均个数为ｍ，则移动簇模式挖掘算法中求交过程??的时间复杂度为〇（ｖｖｍｎ）。这并不适用于轨迹流上的移动簇模式挖掘对于实时性的要求。综上??所述


本文编号：3406860