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摘要:
位置签到数据蕴含了城市居民活动变化.由于客户端位置候选问题,不同的签到行为以同一候选位置签到时会产生位置重复现象.针对现有密度聚类方法在签到数据聚类上存在的问题,以快速搜索和查找密度峰值聚类算法(CFSFDP)为基础,提出了签到位置数据的密度峰值快速搜索与聚类方法.首先,引入位置重复频率来表达签到位置重复,然后,对原始签到位置数据点统计位置重复频率并重新设计数据结构,以新的空间点要素为研究对象寻找密度峰值点;最后,构建了峰值点密度簇聚类算法,在点要素集聚类过程中考虑密度连通性来保证峰值密度簇的连续与完整.试验表明,所提出的聚类方法有效避免了重复度较高的离群位置对象选为峰值并聚类的情况,并具有良好的空间适应性.所提取的密度峰值点不仅可以用来表示热区的中心,还能够反映热区的集中趋势,进而可以帮助探索热区的动态变化情况.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 签到位置数据的密度峰值快速搜索与聚类方法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 签到位置数据 活动热区 空间聚类 密度峰值聚类 位置重复频率
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 地图学与地理信息
研究方向 页码范围 516-525
页数 10页 分类号 P208
字数 6943字 语种 中文
DOI 10.11947/j.AGCS.2017.20160377
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邬群勇 福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 63 758 17.0 25.0
2 刘萌 福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 1 1 1.0 1.0
3 邱端昇 福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 1 1 1.0 1.0
4 孙梅 福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 4 21 2.0 4.0
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节点文献
签到位置数据
活动热区
空间聚类
密度峰值聚类
位置重复频率
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