基于R-tree的高效异常轨迹检测算法

• 作者: 刘良旭 宋加涛 王让定 管博 陈锦阳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: R-tree 异常轨迹检测 TRAOD
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 34-37
• 分类号: TP301.4
• 字数: 4471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.10.011

摘要

异常检测是一种流行的数据挖掘任务,但是轨迹数据的异常检测的研究比较少,而且存在的算法也较有局限性,因此J.-G Lee等人提出了TRAOD算法.该算法能够有效地检测出异常的轨迹,但是也存在着缺陷.它的复杂度和准确度比较难平衡,在参数的选取上也比较难,算法的运行时间较长.基于TRAOD的问题,提出一种基于R-tree的高效的异常轨迹检测算法R-TRAOD.该算法通过R-tree对轨迹点进行索引搜索其领域内的轨迹点,然后根据IRAOD算法对R-tree索引出来的轨迹点进行异常轨迹的检测,这样可以提高算法的运行速度.真实数据实验测试表明,该算法比最新的TRAOD异常轨迹挖掘算法效率要高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋加涛	宁波工程学院电子与信息工程学院	33	342	10.0	18.0
2	王让定	宁波大学信息科学与工程学院	143	1262	17.0	29.0
3	刘良旭	宁波工程学院电子与信息工程学院	15	126	6.0	11.0
4	管博	宁波工程学院电子与信息工程学院	11	50	5.0	6.0
5	陈锦阳	宁波大学信息科学与工程学院	2	38	2.0	2.0