面向海量軌跡數(shù)據(jù)的聚類(lèi)算法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著衛(wèi)星技術(shù)、全球定位技術(shù)、傳感器網(wǎng)絡(luò)以及電子移動(dòng)設(shè)備等科技的不斷進(jìn)步，基于位置的應(yīng)用在人們的生活中越來(lái)越普遍。實(shí)時(shí)交通路況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，移動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)位置定位系統(tǒng)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。隨之而來(lái)的是蓬勃發(fā)展的基于位置的服務(wù)和移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的普及。移動(dòng)對(duì)象隨著時(shí)間的變化產(chǎn)生的實(shí)時(shí)位置信息不斷積累，構(gòu)成了該移動(dòng)對(duì)象在一定時(shí)間內(nèi)的一條運(yùn)動(dòng)軌跡。這些由各種不同的移動(dòng)終端每日產(chǎn)生的巨大數(shù)量的軌跡數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為為不同類(lèi)型的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行知識(shí)探索的源泉。

2、這些海量軌跡數(shù)據(jù)中往往隱藏著非常重要的信息。然而，想從這些爆炸式增長(zhǎng)的軌跡數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確迅速地發(fā)掘出對(duì)人類(lèi)有用的信息也絕非易事。加之時(shí)空數(shù)據(jù)處理更為復(fù)雜，如何高效管理和利用這些軌跡數(shù)據(jù)，如何從中挖掘出對(duì)不同應(yīng)用有價(jià)值的潛在信息，對(duì)當(dāng)前該領(lǐng)域的研究者和使用者提出了巨大的挑戰(zhàn)。在眾多數(shù)據(jù)分析方法當(dāng)中，聚類(lèi)作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種非常重要的數(shù)據(jù)分析方法，越來(lái)越多地被研究人員應(yīng)用到軌跡數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程當(dāng)中。
　　針對(duì)這一背景，本文主要圍繞軌跡數(shù)據(jù)

3、處理中軌跡劃分、子軌跡間距離度量、子軌跡聚類(lèi)以及移動(dòng)對(duì)象軌跡簇在線(xiàn)實(shí)時(shí)更新等重要問(wèn)題展開(kāi)研究，在此基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的子軌跡劃分算法、新的軌跡距離度量方法和移動(dòng)對(duì)象軌跡簇在線(xiàn)實(shí)時(shí)更新算法?？紤]到移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)包含新的屬性維度，包括位置、時(shí)間、速率和方向等，相應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)分析應(yīng)采用新的方法。對(duì)于軌跡數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題，本文摒棄已有方法中所存在的缺陷，不把物體軌跡作為一個(gè)整體來(lái)處理，而是全面考慮時(shí)空數(shù)據(jù)的多維信息，首先把一條軌跡劃分成若干子軌

4、跡，并把子軌跡作為聚類(lèi)的基本單元;對(duì)于子軌跡間距離的度量問(wèn)題，本文提出了一種多維距離度量方法，綜合考慮了時(shí)空數(shù)據(jù)的時(shí)間、空間及速率等多維屬性，該方法能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景更加真實(shí)有效地度量不同子軌跡之間的相似程度，從而提高軌跡數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性;對(duì)于移動(dòng)對(duì)象軌跡簇在線(xiàn)實(shí)時(shí)更新問(wèn)題，本文提出了一個(gè)新的軌跡簇存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)更新算法，該結(jié)構(gòu)記錄了移動(dòng)對(duì)象最新的子軌跡聚類(lèi)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)在線(xiàn)更新，為軌跡數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)應(yīng)用提供了便利。本文通過(guò)在真實(shí)出租車(chē)