移動對象軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法研究.pdf

1、近年來,隨著GPS設備、RFID傳感器、衛(wèi)星和無線通信等技術的快速發(fā)展,全球范圍內(nèi)的各種大小的移動對象都可以得到有效跟蹤,由此產(chǎn)生了越來越多的移動對象軌跡數(shù)據(jù)被收集并存儲在移動對象數(shù)據(jù)庫中。這些數(shù)據(jù)蘊含著大量的信息,迫切需要研究人員對其進行有效地分析。本課題以移動對象軌跡數(shù)據(jù)為研究對象,以移動對象的活動模式發(fā)現(xiàn)為研究的主要目標。本課題研究的工作主要包括如下幾個方面:
　　1.以移動對象軌跡數(shù)據(jù)挖掘的目標和任務為驅動,在分析現(xiàn)有移動

2、對象數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的目標和特點的基礎上,深入研究現(xiàn)有移動對象數(shù)據(jù)挖掘相關理論、方法,提出了一種新的移動對象周期行為活動挖掘系統(tǒng)框架,能夠從不同層次對移動對象軌跡數(shù)據(jù)展開分析和挖掘,并發(fā)現(xiàn)移動對象的活動特點。
　　2.針對現(xiàn)有移動對象數(shù)據(jù)挖掘方法過分追求效率而忽略軌跡運動特征問題,提出了一種基于結構特征的軌跡分析方法,該方法從微觀角度對移動對象的運動模式和軌跡特征進行分析。通過抽取軌跡的結構特征對移動對象的運動軌跡進行比較,能夠從更全

3、面的角度分析對象的運動特點,此外,通過設置軌跡的結構權重,可以靈活地調(diào)整軌跡結構的敏感程度,從而快速、高效、靈活地對移動對象的運動軌跡進行分析。
　　3.為深入分析移動對象的活動特點,提出了一種基于協(xié)同過濾的移動對象興趣活動發(fā)現(xiàn)算法。該方法從宏觀角度對移動對象的興趣活動以及興趣路徑進行發(fā)現(xiàn)。該方法首先對移動對象的軌跡數(shù)據(jù)進行建模,給出了移動對象活動的熱點區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法,解決了對象活動發(fā)現(xiàn)和表示的問題。通過借助協(xié)同過濾算法,發(fā)現(xiàn)在興趣

4、活動上較為相似的對象,并以近鄰的歷史活動為基礎推薦對象潛在的興趣活動。在對象興趣活動的基礎上,引入時間標記的最大公共子模式方法,發(fā)現(xiàn)近鄰對象之間的興趣活動路徑。
　　4.通過對移動對象活動的時空特點進行分析,研究移動對象活動的周期特性,提出一種基于多粒度的移動對象周期活動發(fā)現(xiàn)方法,用于在多種時空粒度下對移動對象活動進行周期活動發(fā)現(xiàn)。該方法對對象的活動進行時空建模,并給出多粒度活動發(fā)現(xiàn)算法,對移動對象的活動進行多粒度表示。該方法不僅

5、能在能夠在周期未知的情況下發(fā)現(xiàn)單對象的活動周期,還能夠發(fā)現(xiàn)關聯(lián)活動的周期。
　　5.通過構建移動對象軌跡數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng),實現(xiàn)了移動對象軌跡數(shù)據(jù)的一系列分析,并結合煤礦領域關于人員定位相關的需求,給出了移動對象數(shù)據(jù)挖掘在煤礦領域的啟發(fā)式應用,有效地將移動對象數(shù)據(jù)挖掘方法與實踐進行了結合,印證了移動對象軌跡數(shù)據(jù)挖掘相關方法的可行性和有效性,為多領域移動對象數(shù)據(jù)挖掘理論和方法提出了新的思路和新的探索。
　　該論文有圖60幅,表1