云計(jì)算環(huán)境下時(shí)空軌跡頻繁模式挖掘研究.pdf

1、ResearchonTrajectoryFrequentPatternsinCloudComputingEnvironmentAThesisSubmittedtoNanjingNormalUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYChuanyunChenAdvisedbyProfessorGenlinJiSchoolofComputerScienceandTechnolog

2、yNanjingNormalUniversityMarch2015南京師范大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，GPS以及帶有定位功能的移動(dòng)終端應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中，此外，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速崛起進(jìn)一步推動(dòng)了基于位置服務(wù)的發(fā)展，使得大量的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生。對(duì)海量的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行模式挖掘?qū)τ诶斫庖苿?dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)模式具有重要意義。每天產(chǎn)生的海量軌跡數(shù)據(jù)對(duì)于時(shí)空軌跡挖掘的效率問(wèn)題是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。云計(jì)算提供了一種新的并行計(jì)算模型，為挖掘

3、海量數(shù)據(jù)提供了一種高效的解決辦法。本文利用MapReduce分布式并行編程框架實(shí)現(xiàn)海量時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)挖掘，研究云計(jì)算環(huán)境下時(shí)空軌跡頻繁模式挖掘算法，取得的主要成果如下：1提出了基于停留點(diǎn)的興趣區(qū)域發(fā)現(xiàn)方法。在時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)中有些坐標(biāo)點(diǎn)有著重要的意義，例如用戶(hù)到某商業(yè)中心購(gòu)物，那么時(shí)空軌跡中位于商業(yè)中心內(nèi)的采樣點(diǎn)就有了具體的含義，如何通過(guò)時(shí)空軌跡中的坐標(biāo)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)感興趣的區(qū)域(如商業(yè)中心)對(duì)于理解用戶(hù)行為具有重要的意義。本文提出了基于時(shí)空軌跡中的

4、停留點(diǎn)發(fā)現(xiàn)更有意義的興趣區(qū)域從而挖掘出更有意義的頻繁模式。首先將地理空間劃分為一個(gè)個(gè)網(wǎng)格空間，然后計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格單元中軌跡停留點(diǎn)的個(gè)數(shù)，對(duì)于大于一定閾值的網(wǎng)格則認(rèn)為是興趣網(wǎng)格，然后對(duì)興趣網(wǎng)格進(jìn)行合并從而發(fā)現(xiàn)興趣區(qū)域。2提出了基于網(wǎng)格劃分的子軌跡頻繁模式并行挖掘方法。隨著定位技術(shù)的廣泛使用，每天產(chǎn)生海量的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)，單機(jī)環(huán)境下很難快速有效地挖掘出其中的頻繁模式，利用并行環(huán)境提高時(shí)空軌跡挖掘效率是一種有效地解決辦法。本文利用軌跡數(shù)據(jù)的空間特

5、性，首先通過(guò)網(wǎng)格對(duì)地理空間進(jìn)行劃分，則軌跡落到不同的網(wǎng)格單元中，然后并行地處理每個(gè)網(wǎng)格中的軌跡數(shù)據(jù)，同時(shí)為了避免網(wǎng)格劃分過(guò)程中，同一個(gè)模式中的軌跡落入到相鄰網(wǎng)格中的情況，每個(gè)處理節(jié)點(diǎn)同時(shí)處理相鄰網(wǎng)格中的軌跡，最后挖掘出軌跡中頻繁模式。3提出了基于后綴樹(shù)的軌跡頻繁模式并行挖掘方法。時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)是移動(dòng)對(duì)象在時(shí)間維上的空間位置序列，頻繁的位置序列體現(xiàn)了移動(dòng)對(duì)象的出行習(xí)慣。提出通過(guò)后綴樹(shù)并行挖掘時(shí)空軌跡中的頻繁位置序列。首先根據(jù)地理空間中的興趣