基于中国观鸟数据的移动对象周期模式发现

• 作者: 刘衍民 邵增珍 陈东 魏争争
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 移动对象 数据挖掘 数据预处理 周期模式 中国观鸟数据
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5531字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.04.001

摘要

移动对象的轨迹数据中包含大量时空信息,挖掘时空信息背后隐藏的周期模式对掌握移动对象变化规律具有重要作用.为此,提出一种三阶段移动对象周期模式检测算法,通过研究轨迹点的时空特征识别并剔除重复数据,利用密度聚类算法发现轨迹点密集区域并找出密集区域中每一类移动对象的周期模式,解决移动对象轨迹周期模式挖掘中轨迹数据重复、采样数据不连续及潜在周期模式发现问题.基于2003年-2015年中国观鸟记录中心、中国观鸟年报等公开数据的实验结果表明,该算法可有效处理轨迹数据并准确挖掘出规律性移动对象的周期模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘衍民	遵义师范学院数学与计算科学学院	81	406	11.0	18.0
2	邵增珍	山东师范大学信息科学与工程学院	60	455	12.0	18.0
6	陈东	山东师范大学信息科学与工程学院	3	18	2.0	3.0
10	魏争争	山东师范大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0