大数据背景下全球船舶停泊点的数据挖掘分析

• 作者: 叶仁道 姜玲 张瑜
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（社会科学版）
• 关键词: 全球停泊点 密度聚类算法 网络爬虫技术 数据可视化
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 经济与管理
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: C829.2|U675.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hduss.2018.01.003

摘要

为有效挖掘分析全球停泊点信息,利用Hadoop、Spark大数据处理平台存储、分析全球海量船舶自动识别系统的历史动态船舶数据,根据船舶在停泊点附近具有航速低、停泊时间长的特征对网格化的经纬度数据进行筛选,进而采用密度聚类算法与网络爬虫技术确定全球停泊点位置,将所得停泊点结果可视化并与Marinetraffic网页中停泊点参照位置进行比对分析.研究表明:全球共挖掘出5149个港口和19804个停泊点,可视化结果显示其均分布在海岸沿线且几乎覆盖了全球区域.同时,挖掘所得停泊点位置与Marinetraffic网页停泊点参照位置基本吻合.因此,全球停泊点结果较为准确.该思路对AIS船舶数据的渔区挖掘、模式识别以及运行轨迹等研究与应用具有借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瑜	杭州电子科技大学经济学院	7	13	2.0	3.0
2	叶仁道	杭州电子科技大学经济学院	23	78	4.0	8.0
3	姜玲	杭州电子科技大学经济学院	2	1	1.0	1.0