【摘 要】
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轨迹数据挖据算法目前主要集中于对有限维度属性轨迹数据的挖据。对于巨量多维度情况下的轨迹数据挖据算法的研究还处于起步阶段,较多研究结果均利用了常规性聚类算法,然而多
【基金项目】
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2015年度河南省高等学校青年骨干教师资助计划(编号:2015GGJS-282)
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轨迹数据挖据算法目前主要集中于对有限维度属性轨迹数据的挖据。对于巨量多维度情况下的轨迹数据挖据算法的研究还处于起步阶段,较多研究结果均利用了常规性聚类算法,然而多维条件下的轨迹数据逐渐出现时空概念,常规的距离聚类已经不能有效地进行信息挖据。基于此背景,适时地提出了新的挖掘算法,是具有一定实际意义的。新算法加入时间维度,每个轨迹点的速度以及曲率属性,将整条轨迹划分为若干条子轨迹,再结合模糊C均值聚类,对子轨迹进行了聚类,与传统算法相比较,新算法在聚类质量以及运行时间上均有一定的提升,新算法更适合巨量轨迹数据的挖据。
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