基于卫星定位数据的用户信息挖掘技术研究

发布时间：2021-08-25 03:51

　　随着时代的进步和人们生活水平的大幅提高,购买汽车的人越来越多。一方面,各种定位技术在不断的发展,移动设备也在普及,获取人们的定位信息并转化为时空数据也变得越来越容易。另一方面,为了维护汽车服务公司和消费者的权益、保障人们的车辆安全、方便对车辆的有效调度,很多车辆都配备了汽车定位设备,这些设备向特定的管控中心不断地发送定位数据。这些数据包含了大量的信息,为分析用户的行为习惯等信息提供了丰富的数据资源,有利于各种基于位置的服务的实现,对风险控制、城市建设以及路线规划具有极其重要的意义。本文通过对基于卫星定位数据的用户信息挖掘技术进行分析,对驻留点判别、相似度度量、轨迹点聚类和用户信息挖掘及可视化进行了深入的研究。基于真实的定位数据挖掘用户的驻留信息、频繁项和重要点信息,具体研究内容包含以下几个方面:（1）驻留点判别。研究定位数据的挖掘流程,针对定位数据具有不连续、不完整等特点,对传统动态驻留点判别算法进行了改进,提出了SMCT算法,并对其预定义参数进行了详细分析。本文从准确率、精准率和F值等方面验证了SMCT算法比传统动态驻留点判别方法拥有更好的性能和效果,证明了SMCT算法提取出的用户驻... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

卫星定位数据的挖掘流程图

用户访问地挖掘的三层模型

徘徊地场景图

【参考文献】：
期刊论文
[1]移动轨迹聚类方法研究综述[J]. 牟乃夏,徐玉静,张恒才,陈洁,张灵先,刘希亮.  测绘通报. 2018(01)
[2]面向NPA的北斗系统PNT性能评估体系研究[J]. 尚晓辉,崔晓伟,郭婧,关峰.  电子技术应用. 2017(11)
[3]浅析GPS与北斗对比[J]. 李春燕,刘少华.  民营科技. 2016(10)
[4]基于GPS轨迹的用户移动行为挖掘算法[J]. 肖艳丽,张振宇,杨文忠.  计算机应用与软件. 2015(11)
[5]基于密度的轨迹时空聚类分析[J]. 吴笛,杜云艳,易嘉伟,魏海涛,莫洋.  地球信息科学学报. 2015(10)
[6]GLONASS卫星信号模拟器设计与实现[J]. 邓洪高,王帅,孙希延,纪元法,李银虎.  桂林电子科技大学学报. 2013(03)
[7]GLONASS进展及定位性能研究[J]. 雒喜平,向才炳,边少锋.  测绘通报. 2012(01)
[8]浅谈北斗卫星导航定位系统及其应用[J]. 尚秀旻,王晓冬.  湖北成人教育学院学报. 2011(03)
[9]聚类算法研究[J]. 孙吉贵,刘杰,赵连宇.  软件学报. 2008(01)
[10]“伽利略”卫星导航系统综述[J]. 李铁,孙贵新.  国外电子测量技术. 2005(11)

博士论文
[1]基于大规模GPS轨迹数据的活动链信息分析方法研究[D]. 周超然.吉林大学 2017
[2]基于有趣地点压缩的移动点对象时空轨迹聚类研究[D]. 赵秀丽.北京交通大学 2016
[3]基于GPS轨迹和照片轨迹的时空数据挖掘[D]. 王冠男.中南大学 2013
[4]基于轨迹数据挖掘的语义化位置感知计算研究[D]. 吕明琪.浙江大学 2012

硕士论文
[1]基于出租车轨迹数据的并行化区域热点分析方法研究[D]. 高星星.西安理工大学 2018
[2]基于GPS轨迹数据的居民出行行为特征分析[D]. 盛勇.江西理工大学 2018
[3]面向用户出行特征的GPS轨迹建模及语义增强研究[D]. 梁慧姣.天津师范大学 2018
[4]基于度量学习的轨迹聚类研究[D]. 刘松灵.电子科技大学 2018
[5]基于手机GPS数据的出行端点识别方法研究[D]. 戴露.西南交通大学 2017
[6]基于出租车轨迹数据挖掘的居民出行特征研究[D]. 蔡柳.长安大学 2017
[7]基于用户移动数据的可视化用户行为分析[D]. 陈鹏.华南理工大学 2016
[8]基于GPS数据的出行—活动识别方法研究[D]. 王潇.吉林大学 2015
[9]基于轨迹数据的频繁项挖掘技术研究[D]. 尹凤娇.大连工业大学 2015
[10]基于GPS数据的用户轨迹相似性分析[D]. 曹静.中国海洋大学 2015



本文编号：3361337