本文關鍵詞：移動對象軌跡數據挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《寧波大學》 2012年

移動對象軌跡的數據挖掘研究

陳錦陽  

【摘要】：近幾年，伴隨著各種無線通信技術（例如，藍牙，Wi-Fi，GPRS，3G，等等）的迅速發(fā)展，越來越多的移動設備被使用到各個應用領域。這使得大量包含定位信息的移動數據（也稱為軌跡數據）被存儲在各種定位服務應用系統，典型的有手機定位服務、GPS車載導航、野生動物追蹤系統等。定位數據的不斷累積逐漸使人們認識到：有效地從移動數據集中挖掘運動規(guī)律對于進一步發(fā)展定位服務相關應用系統具有舉足輕重的作用。軌跡數據的復雜性使得傳統數據挖掘技術和方法無法直接在該領域使用。因此，許多國內外研究人員對移動數據挖掘算法做了深入的研究，研究內容主要集中在移動數據聚類分析、移動數據異常點檢測、頻繁模式挖掘和位置和軌跡預測等四個方向。 本文的研究對象是移動對象數據庫中的歷史軌跡數據。在全面分析了國內外對移動對象軌跡的相關研究后，本文主要研究了移動對象軌跡的聚類分析和移動對象軌跡的異常檢測問題，并在此基礎上提出了移動對象軌跡的匹配方法、移動對象軌跡異常檢測方法和移動對象軌跡聚類分析方法。本文的主要工作和創(chuàng)新點有： 1.軌跡匹配問題的研究。在移動對象軌跡的研究中，關鍵技術是軌跡的相似性度量。目前，軌跡匹配的距離度量方式（如歐氏距離、Hausdoff距離及相關距離方法）還不能夠很好的適合軌跡的匹配，因為軌跡間存在著公共偏差以及移動對象具有運動模式。為了能夠消除軌跡間的公共偏差和考慮移動對象的運動模式，本文提出了一種新的軌跡距離度量方法，巧妙利用軌跡間的平移消除公共偏差，以點對點的形式包含軌跡的運動模式。 2.移動對象軌跡的異常檢測方法研究。TRAOD算法是目前比較典型的軌跡異常檢測算法，該算法在優(yōu)化過程中采用了粗細粒度方法來提高算法性能。但是其優(yōu)化是以檢測的準確性為代價，在二次優(yōu)化時需要將軌跡點數取到盡量大以提高性能，可是理論中能夠實現但在現實中很難做到這點，并且檢測的準確性也會大大減小�；谏鲜龅膯栴}，本文巧妙的利用了R-Tree的索引結構，提出了一種R-TRAOD算法。該算法通過對數據的分析，確定R-Tree索引的半徑，利用對每個軌跡子段建立起一個R-Tree索引結構以快速的找到領域內的所有軌跡子段而提高算法的性能。 3.移動對象軌跡的聚類分析研究。根據目前的聚類算法所存在的缺點，即忽略了移動對象的運動模式，，本文提出了一種基于Hausdoff距離的軌跡子段聚類算法。該算法解決了軌跡在聚類時所忽略的方向性信息，利用將Hausdoff距離和流失量相結合，使軌跡在進行聚類時具備方向性。經過進一步的研究之后，發(fā)現軌跡間存在著公共偏差，由于上一種算法無法消除軌跡間的公共偏差以及難以區(qū)分速率不同的軌跡，本文提出了另一種基于改進的Hausdoff距離軌跡子段聚類算法。該算法解決了軌跡在聚類時忽略的方向、速率信息以及消除了軌跡間的公共偏差問題。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：寧波大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

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本文編號：108640