面向移动对象的松散型传染模式挖掘方法

• 作者: 陈玉 戴华 李博涵 杨庚
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 移动对象 数据挖掘 传染模式 地理空间数据 R树
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程|Computer and Control Engineering
• 页码范围: 280-287
• 页数: 8页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.02.008

摘要

针对现有研究方案中对病毒或病菌的传染模式定义过于严格,可能丢失重要且正确的传染事件的问题,提出面向移动对象的松散型传染模式挖掘算法.给出松散型传染事件的模式定义;提出基于滑动窗口的松散型传染模式挖掘算法(LIPMA),按照传染事件发生的时间先后顺序,从初始传染源开始,利用滑动窗口机制,依次对每一个待检测对象进行分析处理,进而挖掘所有传染事件;提出基于R-tree索引的优化挖掘算法LIPMA+,该优化算法在每一轮的处理过程中,通过降低每一轮待检测对象的规模,实现挖掘效率的提升.实验结果表明,所提出的传染模式挖掘算法能够对松散型传染事件进行高效、正确的挖掘,且能够挖掘更多潜在的传染事件;优化算法的挖掘效率显著提升,LIPMA+的平均挖掘时间仅占LIPMA的2％.