陈锦阳
- 作品数：3 被引量：26H指数：2
- 供职机构：宁波大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金宁波市自然科学基金浙江省重中之重学科开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 移动对象轨迹的数据挖掘研究
- 近几年，伴随着各种无线通信技术（例如，蓝牙，Wi-Fi，GPRS，3G，等等）的迅速发展，越来越多的移动设备被使用到各个应用领域。这使得大量包含定位信息的移动数据（也称为轨迹数据）被存储在各种定位服务应用系统，典型的有手...
- 陈锦阳
- 关键词：数据挖掘异常检测轨迹聚类
- 文献传递
- 基于R-tree的高效异常轨迹检测算法被引量：3
- 2011年
- 异常检测是一种流行的数据挖掘任务,但是轨迹数据的异常检测的研究比较少,而且存在的算法也较有局限性,因此J.-G Lee等人提出了TRAOD算法。该算法能够有效地检测出异常的轨迹,但是也存在着缺陷。它的复杂度和准确度比较难平衡,在参数的选取上也比较难,算法的运行时间较长。基于TRAOD的问题,提出一种基于R-tree的高效的异常轨迹检测算法R-TRAOD。该算法通过R-tree对轨迹点进行索引搜索其领域内的轨迹点,然后根据TRAOD算法对R-tree索引出来的轨迹点进行异常轨迹的检测,这样可以提高算法的运行速度。真实数据实验测试表明,该算法比最新的TRAOD异常轨迹挖掘算法效率要高。
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- 关键词：R-TREE
- 基于改进Hausdorff距离的轨迹聚类算法被引量：22
- 2012年
- 以整条轨迹为目标的聚类方法存在轨迹较长的问题。为此,提出一种以轨迹子段为聚类目标的聚类算法CTIHD。给出一种新的轨迹子段距离度量方法,用以消除轨迹子段之间的公共偏差。利用特征点概念将轨迹划分成轨迹子段集,计算轨迹子段之间的相似度,由此实现聚类。实验结果表明,该算法相比同类算法具有更好的轨迹聚类效果。
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- 关键词：轨迹聚类HAUSDORFF距离
