SIA OpenIR  > 信息服务与智能控制技术研究室
随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘
其他题名Discovering spatiotemporal hot spot region and mining patterns from moving trajectory random sampling
王亮; 胡琨元; 库涛; 吴俊伟
作者部门信息服务与智能控制技术研究室
发表期刊吉林大学学报(工学版)
ISSN1671-5497
2015
卷号45期号:3页码:913-920
收录类别EI ; CSCD
EI收录号20152300916580
CSCD记录号CSCD:5431154
产权排序1
资助机构国家自然科学基金项目(61402360,61203161,61174164)
摘要针对随机采样条件下移动轨迹在时间轴分布疏密不均的特点,在将三维时空轨迹转换为一维时间投影数据的基础上,提出一种基于密集时间区间自动检测的时空热点区域发现与移动模式挖掘方法。通过自底向上的动态聚类方式以探测密集时间区间,进而在密集时间区间内进行移动轨迹的时空热点区域发现。最后,采用深度优先的序列模式挖掘算法挖掘频繁移动模式集合。基于合成数据的仿真试验,验证了算法在有效性及可扩展性方面均具有较好的性能。
其他摘要The moving trajectory by random sampling distributes unevenly in time dimension. After projecting the three-dimensional spatiotemporal trajectory data into one-dimensional time domain, a spatiotemporal hot spot region discovery and moving pattern mining methods are proposed based on automatic detection of intensive time intervals. Through detecting intensive time intervals dynamically with a bottom-up clustering strategy, the spatiotemporal hot spot regions are discovered in corresponding time intervals. A depth-first algorithm is designed to mine the set of frequency moving patterns. Finally, based on synthetic moving trajectory dataset, the effectiveness and scalability of the proposed algorithms are verified.
语种中文
引用统计
被引频次:2[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/16157
专题信息服务与智能控制技术研究室
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.中国科学院大学
3.西安科技大学电气与控制工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
王亮,胡琨元,库涛,等. 随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘[J]. 吉林大学学报(工学版),2015,45(3):913-920.
APA 王亮,胡琨元,库涛,&吴俊伟.(2015).随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘.吉林大学学报(工学版),45(3),913-920.
MLA 王亮,et al."随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘".吉林大学学报(工学版) 45.3(2015):913-920.
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