基于时空密度算法的用户轨迹数据兴趣区域发现

• 作者: 周新丽 张越 桑梓森
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 时空密度 兴趣区域 孤立点研究
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 页码范围: 916-921
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5922字
• 语种: 中文

摘要

在OPTICS(ordering points to identify the clustering structure)算法主要考虑空间信息的基础上,提出了时空密度(ST-OPTICS)算法,增加了处理噪声孤立点时考虑时间距离的方法,并对每一兴趣区域内部的轨迹点根据时间轴做二度聚类,结合Apriori算法挖掘出用户频繁的行为模式,从而实现对用户兴趣区域及行为模式的挖掘研究.通过微软Geolife数据验证算法有效,为下一步处理用户轨迹数据奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周新丽	国际关系学院信息科技学院	16	94	5.0	9.0
2	桑梓森	国际关系学院信息科技学院	2	24	2.0	2.0
3	张越	国际关系学院信息科技学院	2	3	1.0	1.0