【摘 要】
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随着移动通信和无线定位技术的迅速发展,产生了海量的、动态增长的时空数据.而面向移动用户的时空数据挖掘的目的就是从这些海量的数据中提取出有用的知识,为基于位置的服务
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随着移动通信和无线定位技术的迅速发展,产生了海量的、动态增长的时空数据.而面向移动用户的时空数据挖掘的目的就是从这些海量的数据中提取出有用的知识,为基于位置的服务、无线网络的规划等提供有效的决策支持.北京大学-IBM创新实验室开发的MobileMiner原型系统,就是在这方面的一个有益的尝试.大多数移动用户的移动行为是有一定的规律性,利用数据挖掘技术,可以从用户的时空行为轨迹当中有效的发现移动用户的行为特征,这正是移动序列模式挖掘技术所要解决的问题.而移动环境由于网络资源珍贵、数据量大的特点,对算法的效率有很高的要求,传统的方法很难满足.该文的主要工作就是为MobileMiner原型系统设计和实现移动序列模式挖掘模块,针对移动通信领域的知识发现需求,并结合MobileMiner系统的设计目标和功能需求,对移动数据的预处理、移动序列模式的原始挖掘、迭代挖掘和增量挖掘提供支持.在该模块的设计与开发过程中,该文提出了一种高效移动序列模式挖掘算法OSAF-tree,只需要对数据库进行一遍扫描,就可以得到最大移动序列模式,大大提高了算法的效率.同时,通过对更新的数据进行一遍扫描,OSAF-tree的增量算法支持△+和△-两种情况下移动序列模式的增量更新,最大程度的减小了移动序列模式挖掘增量更新的代价.而且,在不需重新扫描数据库的情况下,OSAF-tree的迭代算法支持不同约束条件下(如改变最小支持度阈值)的交互式迭代挖掘,允许用户以较低的代价多次挖掘,以得到满意的序列模式.在移动通信领域的数据挖掘中,这是前面的研究还没有涉及到的方面.以上的方法已经作为移动序列模式挖掘模块的支持算法,在面向移动用户的时空数据挖掘系统MobileMiner中得到了实现和验证.结果表明,该移动序列模式挖掘模块具有良好的效率和可操作性,且多样的结果展现方式为用户观察数据和理解结果提供了很好的帮助.
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