【摘 要】
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出租车GPS装备的普及使用产生了大量轨迹数据。出租车异常轨迹的检测和分析,可为惩罚具有欺诈行为的出租车司机提供有益支撑。针对出租车稀疏轨迹,基于轨迹相对相似度检测异
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562010)
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出租车GPS装备的普及使用产生了大量轨迹数据。出租车异常轨迹的检测和分析,可为惩罚具有欺诈行为的出租车司机提供有益支撑。针对出租车稀疏轨迹,基于轨迹相对相似度检测异常轨迹,由于其具有不对称性,类似于DBSCAN的传统密度聚类方法无法适应此种情况,本文提出基于密度RDBSCAN算法用于出租车异常轨迹聚类检测。对于聚类得出的候选异常轨迹,结合轨迹密度异常值和轨迹长度异常值的概念,利用证据理论综合前述2个因素来判别轨迹的异常程度,进而得到异常程度最高的TOP-N异常轨迹。使用旧金山真实的出租车数据,通过提取相同
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