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摘要:
时空共现指多种对象实例在空间和时间上的邻近现象.现有时空共现模式挖掘算法多缺乏并行计算架构的设计且对数据的空间特征不敏感,无法应对大规模的船舶轨迹数据挖掘的实际需要.为此,提出了一种基于Hadoop的船舶时空共现模式挖掘算法,通过采用并行化分区算法划分原始数据集,在扩展的MapReduce架构上实现了船舶轨迹数据中的时空共现模式挖掘.基于AIS实际数据集的实验结果显示,能够有效处理大规模船舶轨迹数据,并保持良好的效率和正确性.
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文献信息
篇名 船舶AIS数据时空共现模式挖掘
来源期刊 舰船电子工程 学科 工学
关键词 时空数据挖掘 时空共现 Apriori AIS
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 计算机与网络安全
研究方向 页码范围 147-151
页数 5页 分类号 TP39
字数 3463字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9730.2019.10.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭庆喜 武汉东湖学院计算机科学学院 10 19 3.0 3.0
2 包磊 武汉东湖学院计算机科学学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
时空数据挖掘
时空共现
Apriori
AIS
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
舰船电子工程
月刊
1672-9730
42-1427/U
大16开
湖北省武汉市
1981
chi
出版文献量(篇)
9053
总下载数(次)
18
总被引数(次)
27655
论文1v1指导