江苏省博士后科研资助计划项目(0802023C)
- 作品数：6 被引量：4H指数：1
- 相关作者：张磊夏士雄李帆韩陈寿李静更多>>
- 相关机构：中国矿业大学更多>>
- 发文基金：江苏省博士后科研资助计划项目国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于语义划分的多层关联规则冗余处理方法被引量：1
- 2010年
- 针对多层次关联规则的冗余问题,提出基于语义划分的多层关联规则冗余处理方法.该方法根据语义描述信息将冗余规则划分为三类:子规则冗余、同义规则冗余、可规约规则冗余.冗余处理的时候删掉冗余子规则,对同义规则进行归类视为具有相同意义的规则,把只表述了部分信息的可归约规则规约到更高层次.使用某手机订阅服务的真实数据进行实验,实验表明该方法能有效地对规则进行冗余处理.
- 李帆夏士雄张磊王志愿
- 关键词：多层关联规则本体
- VR-tree索引结构的轨迹Stop区域快速发现
- 2011年
- 移动对象轨迹stop区域发现是轨迹数据分析的一个重要方面.提出基于VR-tree的轨迹stop区域快速发现方法.首先选择一条轨迹使用DBSCAN算法得到stop区域,把它们作为其他轨迹的stop区域候选,构建VR-tree;然后,对于剩余每条轨迹,先与VR-tree比较,找到与其中的stops相交的区域,标记轨迹包含在这些区域中的点,再对轨迹中其他点使用DBSCAN算法得到新的stops,并将它们作为其他轨迹的候选插入到VR-tree中.每条轨迹的stops由与VR-tree比较获得的stops和新stops区域按照区域覆盖率合并得到.实验使用真实数据集,证明本方法与基于密度的轨迹stop发现方法相比,不仅能很好发现轨迹stops,而且效率提高近60%.
- 李雯夏士雄张磊
- 基于多聚类结果融合的轨迹聚类方法被引量：1
- 2011年
- 针对轨迹聚类结果的不可靠性,提出一种基于多聚类结果融合的轨迹聚类方法MRMTC.对于多聚类器产生的多个聚类代表轨迹,提出了轨迹合并算法,实现了多个聚类代表轨迹的合并.代表轨迹合并算法以平均扫描线距离函数作为共识函数,通过共识函数对代表轨迹间的相似度进行比较,最后合并相似的代表轨迹.实验表明基于融合的轨迹聚类方法,可以获得比单一聚类更有效更稳定的聚类结果.
- 李静张磊韩陈寿
- 关键词：聚类聚类融合
- 基于模糊理论的不确定轨迹模式挖掘被引量：2
- 2011年
- 轨迹模式挖掘是轨迹数据知识发现的一个重要课题.由于定位设备的局限性,采集到的轨迹数据具有不确定性.着眼于不确定轨迹数据模式挖掘,通过引入模糊集方法,提出不确定轨迹数据模式挖掘方法.首先用均匀网格划分对象的运动平面,基于对象实际位置的概率分布计算轨迹点相对于每个网格的隶属度,通过不确定轨迹兴趣区域发现算法,得到所有的不确定兴趣区域,然后在此基础上进行轨迹模式挖掘.实验展示了所提出的不确定轨迹数据模式挖掘方法进行模式挖掘的效果.
- 李帆夏士雄张磊
- 关键词：模糊集网格
- 基于语义划分的多层关联规则冗余处理方法
- 针对多层次关联规则的冗余问题,提出基于语义划分的多层关联规则冗余处理方法.该方法根据语义描述信息将冗余规则划分为三类:子规则冗余、同义规则冗余、可规约规则冗余.冗余处理的时候删掉冗余子规则,对同义规则进行归类视为具有相同...
- 李帆夏士雄张磊王志愿
- 关键词：多层关联规则本体
- 文献传递
- 具有用户特征约束的多关系聚类
- 2011年
- 多数聚类算法都是针对数据本身,往往忽略了用户聚类目的以及聚类过程中用户的参与指导,这样从数据本身出发的聚类结果准确性往往不太理想。针对这个问题,提出具有用户特征约束的多关系聚类算法。在多关系关联数据中进行用户参与的特征选择,用Must特征集和Can’t特征集描述用户聚类目的,通过领域本体进行特征集合扩充,得到聚类特征集合进行聚类。实验表明,该算法能较好地描述用户聚类目的,实现用户参与的聚类指导,获得了较好的聚类结果。
- 王志超张磊
- 关键词：聚类用户指导本体
- 局部多层网格划分下的轨迹数据概化方法
- 2013年
- 针对轨迹数据概化中空间划分的区域范围不能有效控制以及覆盖网格尺度难以合理选择的问题,提出局部多层网格划分方法,对样本密集的区域进行迭代划分。在此基础上提出一种轨迹数据概化方法,在局部多层网格划分的基础上,考虑时间约束合并轨迹连续往复通过的邻接区域,生成概化轨迹。真实数据的实验表明该算法得到的概化轨迹较同类算法保持了更多轨迹特性,更加适合后续数据挖掘,如聚类处理。
- 杨光张磊李帆
