基于快速密度聚类的载客热点可视化分析方法

• 作者: 廖麒羽 惠浩 潘志庚 赵锋锋 高尚兵 黄子赫
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据切分 簇心提取 快速聚类 热点可视化
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 1429-1438
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.18-CVR0696

摘要

随着城市化交通的发展,感知计算在智慧城市起着重要的作用.针对传统密度聚类算法无法适配海量出租车GPS轨迹数据及可视化的问题,提出了BCS-DBSCAN(Big-Data Cluster Center Statistics Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法.该算法可以对轨迹数据切分及并行化聚类且能够提取最大密度簇心,并将结果适配可视化模型.实验结果表明,与其它流行的方法相比,在海量数据下提取城市载客热点区域的聚类速度、精确化及可视化方面具有十分显著的优势,对进一步提升城市规划、提高交通效率提供了重要的决策信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘志庚	杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心	46	361	10.0	17.0
2	高尚兵	淮阴工学院计算机与软件工程学院	55	294	9.0	15.0
3	黄子赫	淮阴工学院计算机与软件工程学院	2	4	1.0	2.0
4	惠浩	淮阴工学院计算机与软件工程学院	1	4	1.0	1.0
5	廖麒羽	淮阴工学院计算机与软件工程学院	1	4	1.0	1.0
6	赵锋锋	淮阴工学院计算机与软件工程学院	1	4	1.0	1.0