【摘 要】
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随着智能设备在近几年的快速发展,GPS、GSM网络和Wi Fi等定位技术得到了广泛应用,很容易对移动对象进行追踪,由此产生了大量的时空数据。如何从这些海量时空数据中有效地发现
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随着智能设备在近几年的快速发展,GPS、GSM网络和Wi Fi等定位技术得到了广泛应用,很容易对移动对象进行追踪,由此产生了大量的时空数据。如何从这些海量时空数据中有效地发现有价值的信息成为一个重要研究课题。移动对象的相似性查询在时空数据挖掘和基于位置的服务等领域具有广阔的应用前景。本文围绕移动对象的相似性度量进行了深入研究。首先,针对了现有热点发现算法忽视轨迹活动特征的问题,提出了基于轨迹结构的活动热点区域发现框架。在该框架的基础上给出了候选热点区域发现算法以及热点区域过滤算法。候选热点区域发现算法利用相对密度聚类,有效解决了多密度时空数据集中的热点区域发现问题,能够有效识别出轨迹相对密集的潜在活动密集区域。热点区域过滤算法充分考察候选区域中的轨迹活动特征,依据轨迹结构以及时间等属性识别出活动密集的热点区域。其次,在活动热点识别的基础上,给出了基于频繁活动模式的移动对象相似性计算方法。多数研究成果将移动对象的相似性等同于活动轨迹的相似性,这会导致算法不能准确比较移动对象的活动习惯差异性。本文结合移动对象的个体活动特征,将时空轨迹转化为具有更强语义的活动序列,从活动序列中挖掘出代表移动对象的活动规律的频繁活动模式,针对频繁活动模式进行综合计算,从活动习惯的角度度量移动对象的相似程度。最后,在理论研究基础上设计并实现了移动对象相似性计算原型系统,用以验证本文所提出的以上研究方法。以可视化效果验证了本文方法的有效性。程序开发过程中充分考虑了系统的拓展性,采用模块化开发的方式,使得系统的使用范围更加广泛。
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