动态空间网络中的黑洞模式挖掘算法

• 作者: 吉根林 谭胜昔 贾金萍 赵斌
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 时空数据挖掘 黑洞模式 人类移动性 动态空间网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 325-333
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 8174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.02.018

摘要

黑洞模式是人类移动模式研究中的标志性成果,但在移动模式的演化建模方面存在局限性,因此研究具有时间演化特性的黑洞模式.新模式定义需要满足群体规模性、空间区域性和时间持续性3方面要求.提出具有时间演化特性的动态空间网络模型,基于此模型定义新的黑洞模式,并提出相应的挖掘算法.为了提升模式挖掘算法的效率,设计了基于时空划分的候选模式剪枝算法,有效降低了挖掘算法在时空维中的搜索代价.最后,基于真实数据的实验结果表明了该黑洞模式及其挖掘算法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉根林	南京师范大学计算机科学与技术学院	138	2757	22.0	50.0
2	赵斌	南京师范大学计算机科学与技术学院	35	306	7.0	17.0
3	谭胜昔	南京师范大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	贾金萍	南京师范大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0