發(fā)布時間：2023-08-25 20:49

　　隨著定位和通信等技術的不斷發(fā)展,移動對象的追蹤準確度及精度顯著改善。移動智能設備、計算機存儲等技術的提升,使得移動對象位置數(shù)據(jù)的獲取更為便捷,同時數(shù)據(jù)能夠持久化保存。大量的歷史位置數(shù)據(jù)為移動對象的行為分析提供了豐富的數(shù)據(jù)依據(jù)。社會關系作為日常生活中的重要組成部分,對社會網(wǎng)絡的刻畫在社會學、公共安全、普適計算以及產(chǎn)品營銷中有著廣泛的應用。本文將人視作移動對象,對人日�；顒赢a(chǎn)生的軌跡數(shù)據(jù)進行研究,從時空軌跡數(shù)據(jù)這一新視角出發(fā)設計實現(xiàn)了社會關系推斷系統(tǒng)。本文的主要工作如下:(1)針對現(xiàn)有停留點提取算法中存在的“偽停留點”以及“停留點誤分割”等問題,對DBSCAN算法進行改進,修改其輸入?yún)?shù),并增加了對候選停留區(qū)的判斷。改進后的算法對復雜場景的適應程度得到較好的提升,為后續(xù)研究打下堅實基礎。(2)提出了一種將時空數(shù)據(jù)轉化為語義軌跡的方法,通過引入POI(興趣點)數(shù)據(jù)庫為軌跡數(shù)據(jù)添加豐富的空間場景信息,更好的提取軌跡停留點中的隱含信息。從語義軌跡的角度依據(jù)不同空間粒度建立多級空間尺度的語義化軌跡,實現(xiàn)移動對象間共現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效獲取。(3)提出一種基于軌跡數(shù)據(jù)同時支持概率輸出的社會關系推斷算法。充分...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究綜述
    1.3 本文主要的研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結構
第二章 相關理論基礎
    2.1 時空軌跡數(shù)據(jù)
        2.1.1 時空軌跡數(shù)據(jù)的特殊性
        2.1.2 定位技術
    2.2 軌跡停留點
        2.2.1 停留-移動模型
        2.2.2 空間聚類算法
        2.2.3 軌跡語義化
    2.3 支持向量機
        2.3.1 支持向量機的基本型
        2.3.2 非線性支持向量機
    2.4 本章小結
第三章 停留點的提取
    3.1 相關定義
    3.2 停留點提取研究現(xiàn)狀
    3.3 基于密度聚類的停留點提取算法
    3.4 算法實現(xiàn)
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.4.2 軌跡原始數(shù)據(jù)預處理
        3.4.3 停留點提取算法參數(shù)選取
    3.5 本章小結
第四章 社會關系推斷模型研究
    4.1 引言
    4.2 軌跡語義化
    4.3 共現(xiàn)信息的提取
    4.4 社會關系分類
        4.4.1 移動對象間軌跡共現(xiàn)特征向量的提取
        4.4.2 支持概率輸出的多分類支持向量機
    4.5 社會關系推斷模型實現(xiàn)
        4.5.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.5.2 模型訓練與參數(shù)選取
    4.6 本章小結
第五章 社會關系推斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
    5.1 社會關系推斷系統(tǒng)總體設計
        5.1.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
        5.1.2 系統(tǒng)結構
    5.2 系統(tǒng)模塊功能
        5.2.1 軌跡數(shù)據(jù)處理模塊
        5.2.2 社會關系推斷模塊
        5.2.3 控制模塊
        5.2.4 可視化模塊
    5.3 系統(tǒng)功能展示
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 工作總結
    6.2 工作展望
參考文獻
致謝
附錄：攻讀碩士學位期間取得的科研成果



本文編號：3843285