基于聚类算法的巨量轨迹数据分析.pdf

鞍 山 师 范 学 院 学 报
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基于聚类算 法的巨量轨迹数据分析
张沛朋 ，魏 楠
济 源职业技术 学院，河南 济源
摘 要 随着基于位置服务 以及移动 网络 的普及 ，移动终端 的位置 变化会产 生大量 的数据 ，这 些数据 包含
了大量有价值的信息 ，通过 对大量轨 迹数 据的分析能够发现一定 的规律 可供 用户参考．但 由于轨 迹数据信
息量非常大 ，如何 高效地利用这些 巨量数据是一个非常 关键 的问题．为 了进一 步挖 掘 巨量轨迹 数据从 而得
到更有价值 的位置信息 ，本 文研 究 了基于 巨量轨迹 数据 的位置挖 掘算 法．首先介绍 了算 法的基本 思想，再
给 出了算法的主要原理和 实现步骤 ，最后通过 实验验证 了算 法的有效性．
关键 词 巨量轨迹数据 ；位 置信 息 ；挖掘算 法
中图分类号 ． 文献标 识码 文章篇号 —
由各种各样 的移动终端产生的庞大 的位置数据信息 ，可 以在各个领域 中应用 ，极大方便人们 的生
活 ⋯．庞大的位置信息中常常包含着重要 的数据信息．当然 ，要想从 庞大 的数据 中快速选取适合 自身需
要 、有用 的信息也相当困难 ，过程非常复杂繁琐．加上时空数据 的复杂性和非系统性加剧数据的处理难
度．如何更加高效管理和从庞大数据中提取有用信息 ，挖掘 出有价值 的潜在资源 ，是 目前科研工作者亟
需解决的难题．其中，数据分析方法多种多样 ，各有利弊 ，聚类作为数据挖掘方面重要 的研究方法 ，逐渐
受到研究工作者和使用者的欢迎和广泛使用．
结合当前背景 ，本文主要 阐述数据处理过程 中轨迹划分 、子轨迹 间距度量 、自轨迹聚类和移动对象
轨迹簇在实时定位方面内容 ，提出改良后的子轨迹分算法 、新轨迹距离度量法以及移动对象轨迹簇在线
实 时 定位基 本算 法 ．