基于演化计算的异常轨迹并行检测算法

• 作者: 吉根林 唐梦梦 赵斌
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 异常轨迹检测 演化计算 并行异常轨迹检测 时空轨迹挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 382-389
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 4028字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.02.020

摘要

异常轨迹检测是轨迹数据挖掘研究领域的一个重要研究内容,基于演化计算的异常轨迹检测算法(Top-k evolving trajectory outlier detection,TOP-EYE)是一种有效的异常轨迹检测算法.不同于其他算法采用的轨迹距离计算方法,TOP-EYE算法从轨迹的方向和密度角度出发,采用演化计算的方式检测异常.为了提高TOP-EYE算法对海量轨迹数据集异常检测的效率,本文在其基础上提出了基于MapReduce的异常轨迹检测并行算法(Parallel detecting abnormal trajectory based on TOP-EYE, PDAT-TOP),利用MapReduce并行计算的优势提高了异常轨迹检测的效率.将算法PDAT-TOP在Hadoop平台上加以实现,实验结果表明,算法PDAT-TOP能够有效地检测异常轨迹,并且具有较高的可扩展性和加速比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉根林	南京师范大学计算机科学与技术学院	138	2757	22.0	50.0
2	唐梦梦	南京师范大学计算机科学与技术学院	4	18	3.0	4.0
3	赵斌	南京师范大学计算机科学与技术学院	35	306	7.0	17.0