一种改进Hausdorff距离和谱聚类的车辆轨迹模式学习方法

为了对交通监控视频中的异常行为进行检测,需要对车辆的运动轨迹进行分析,但由于噪声、遮挡等原因,不可能获得完整的运动轨迹,导致分析结果不准确。针对此类问题,提出基于改进Hausdorff距离和谱聚类的轨迹聚类方法,首先对提取到的轨迹进行预处理,然后利用改进的Hausdorff距离进行轨迹相似度度量,最后通过谱聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到符合实际情况的聚类结果。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于改进Hausdorff距离的轨迹聚类算法

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。     

基于聚类的出租车异常轨迹检测

出租车全球定位系统数据中蕴含城市交通和移动对象行为的宏观信息,从中可以挖掘出有价值的异常轨迹模式。将位置和几何形状、行驶时间分别作为出租车轨迹的空间与时间特征,根据特征偏离情况划分时间、空间和时空异常轨迹。从轨迹数据中提取相同起终点的轨迹集,将轨迹划分成轨迹片段,计算轨迹间的相似度并进行基于距离和密度的聚类,在空间特征上初步分离出频繁和稀疏轨迹,根据数据异常判定的kσ准则确定时间特征异常的分离阈值,对时间特征进行再次划分,最终实现出租车异常轨迹检测。实验结果表明,该方法能从异常轨迹中挖掘出个性化路线、异常停留位置和交通路段,为智能交通、物流高效规划和执行等提供参考信息。     

基于密度聚类的出租车异常轨迹检测

出租车GPS装备的普及使用产生了大量轨迹数据。出租车异常轨迹的检测和分析，可为惩罚具有欺诈行为的出租车司机提供有益支撑。针对出租车稀疏轨迹，基于轨迹相对相似度检测异常轨迹，由于其具有不对称性，类似于DBSCAN的传统密度聚类方法无法适应此种情况，本文提出基于密度RDBSCAN算法用于出租车异常轨迹聚类检测。对于聚类得出的候选异常轨迹，结合轨迹密度异常值和轨迹长度异常值的概念，利用证据理论综合前述2个因素来判别轨迹的异常程度，进而得到异常程度最高的TOP-N异常轨迹。使用旧金山真实的出租车数据，通过提取相同起点和终点（Origin-Destination, OD）的轨迹集进行实验，实验结果表明本文提出的方法能够有效地检测到异常轨迹，并成功给出异常程度最高的TOP-N异常轨迹。     

基于树编辑距离的层次聚类算法

为了识别犯罪嫌疑人伪造和篡改的虚假身份,利用树编辑距离计算个体属性相似性,证明了树编辑距离的相关数学性质,对属性应用层次编码方法,提出了一种新的基于树编辑距离的层次聚类算法HCTED(Hi-erarchical Clustering Algorithm Based on Tree Edit Distance)。新算法通过树编辑操作使用最少的代价计算属性相似性,克服了传统聚类算法标称型计算的缺陷,提高了聚类精度,通过设定阈值对给定样本聚类。实验证明了新方法在身份识别上的准确性和有效性,讨论了不同参数对实验结果的影响,对比传统聚类算法,HCTED算法性能明显提高。新算法已经应用到警用流动人口分析中,取得了良好效果。     

基于轨迹聚类的航空器轨迹模式挖掘研究

轨迹模式是航空器在某段时间或某个区域内相对稳定的飞行模式,对理解和判断目标在一段时间或一定区域内的行为有着重要的意义。针对目标轨迹的特点,在基于点密度的聚类算法的基础上,设计并实现了一种基于线段密度的轨迹聚类方法。该方法使用最小描述长度原则将目标的历史轨迹分割为若干轨迹段,通过计算轨迹段之间的相似度对飞行轨迹进行聚类,最后运用扫描线算法生成目标的轨迹模式。实验证明,该方法可以较为准确地从大量轨迹数据中发掘出航空器目标的轨迹模式。     

基于轨迹聚类的公共安全异常检测

公共安全异常检测的需求越来越迫切,监控中基于轨迹聚类的检测方法越来越流行,但是现有方法在处理高维不等长轨迹数据时效果并不理想。提出一个新的轨迹聚类方法,该方法通过组合动态时间弯曲和密度峰算法实现。动态时间弯曲用于度量轨迹间的距离,密度峰算法根据距离进行聚类。前者可直接度量不等长轨迹聚类,后者是近年提出的非球体分布数据聚类算法,以局部密度和最近邻聚类组合实现。实验在PETS2006监控视频数据集上进行,测试结果表明该方法有效地发现了异常的轨迹行为模式。     

基于时空模式的轨迹数据聚类算法

针对轨迹聚类算法在相似性度量中多以空间特征为度量标准,缺少对时间特征的度量,提出了一种基于时空模式的轨迹数据聚类算法。该算法以划分再聚类框架为基础,首先利用曲线边缘检测方法提取轨迹特征点;然后根据轨迹特征点对轨迹进行子轨迹段划分;最后根据子轨迹段间时空相似性,采用基于密度的聚类算法进行聚类。实验结果表明,使用所提算法提取的轨迹特征点在保证特征点具有较好简约性的前提下较为准确地描述了轨迹结构,同时基于时空特征的相似性度量因同时兼顾了轨迹的空间与时间特征,得到了更好的聚类结果。     

基于有效距离的谱聚类算法

在现有多种距离度量和传统谱聚类算法的基础上,提出了一种新的基于有效距离的谱聚类算法(spectral clustering based on effective distance,SCED)。SCED算法通过稀疏重构系数来构建样本与样本之间的有效距离,从而代替传统谱聚类算法中的欧氏距离,进行样本之间的相似度评估。与传统距离度量相比,有效距离不仅利用了样本对之间的距离信息,同时考虑了目标样本与其他所有相关样本之间的距离信息,因而该距离度量具有全局特性。在UCI标准数据集上的实验结果表明,SCED算法能有效提高聚类效果。     

基于轨迹多特征的运动模式学习及异常检测

为提高轨迹分类和异常检测的准确率,充分利用轨迹特征信息,提出基于轨迹多特征的运动模式分类和异常检测方法。首先通过由粗到细的分层聚类来提取轨迹运动模式,每层分别采用Bhattacharyya距离和基于线段插值的改进Hausdorff距离衡量轨迹间运动方向和空间位置的相似度,并引入Laplacian映射以降低计算复杂度并自动确定每层聚类数目。在此基础上,同时考虑待测轨迹与运动模式在起点分布、位置和方向上的差异,通过学习的起点分布模型和基于位置距离和方向距离的分类器在线判断起点、全局和局部异常。实验验证了提出的轨迹聚类算法和异常检测方法在聚类准确率和异常识别率上更优于传统方法。     

基于编辑距离的XML文档结构聚类的改进算法

针对当前XML文档结构聚类算法的一些不足,指出XML文档树中节点的重复和嵌套影响聚类的质量和效率.利用重复剪枝和嵌套剪枝简化XML文档树的表示,然后根据化简后的结构计算两棵XML文档树中的编辑距离,在此基础上得出两棵树整体的结构相似度量,按照层次聚类方法得到聚类结果.实验证明该算法有比较高的查全率和查准率,有效降低了时间复杂性,具有改进效果.     

基于传递距离的谱聚类算法

谱聚类算法受到度量中尺度因子的影响,同时传统谱聚类算法通过欧氏距离度量样本间相似性也不准确。针对上述问题,提出一种基于传递距离的谱聚类算法。算法首先通过改进传统谱聚类中的度量方式,用基于传递距离的度量方式度量样本间相似性,并构建传递矩阵,接着用传递矩阵做相似度变换构建拉普拉斯矩阵,最终通过求特征值和特征向量完成聚类。基于传递距离的谱聚类算法在人工数据集及UCI数据集上均取得了良好的聚类结果,具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于距离度量学习的集成谱聚类

无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影响。针对谱聚类算法中距离度量的选取问题,提出一种基于边信息距离度量学习的谱聚类算法。该算法利用数据集本身蕴涵的边信息,即在数据集中抽样产生的若干数据样本之间是否具有相似性的信息,进行距离度量学习,将学习所得的距离度量准则应用于谱聚类算法的相似度计算函数,并据此构造相似度矩阵。通过在UCI标准数据集上的实验进行分析,结果表明,与标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度得到明显提高。     

基于轨迹段核密度的旅游车辆轨迹聚类算法

为了更好地研究旅游车辆的运营行为，需要通过分析车辆轨迹规律发现车辆运动的典型轨迹，轨迹聚类是其中重要的环节。对于使用传统的密度聚类方法处理大规模旅游车辆轨迹数据存在准确度差和效率低的问题，提出了一种基于轨迹段和核密度的轨迹聚类方法。采用核距离作为轨迹段相似度度量，利用类似DBSCAN算法对轨迹段进行聚类，得出旅游车辆运动典型轨迹。以北京市旅游车辆为例，采用基于轨迹段和核密度的算法对车辆轨迹进行聚类，能从一定程度上提高聚类的效果和准确率，为进一步研究旅游车辆的运营行为打下基础。     

基于编辑距离的远程数据库安全搜索协议

远程数据库安全搜索作为安全多方计算的一项应用变得越来越重要,它被广泛地应用到电子商务领域中。给出了基于编辑距离的远程数据库安全搜索协议,回顾了编辑距离的定义及计算方法,利用安全多方计算的相关知识构建了一系列基础安全协议以实现双方安全计算编辑距离,并对这些协议的计算复杂度进行了分析。最后给出了基于编辑距离的远程数据库安全搜索协议和协议的代价,该协议可以用在基于DNA序列匹配的远程数据库安全搜索中。     

MED算法及其在网页搜索中的应用

针对传统方法不能很好地处理网页中简短域和用户查询之间的相关性排序问题,提出一种改进的编辑距离(MED)排序算法,在编码和计算过程中引入查询词分布的位置、顺序和距离等信息,将查询和简短域之间的相关性问题转化为编码字符串的相似性问题。仿真实验结果表明,与传统的相关性排序算法相比,该算法可以提高网页搜索中简短网页域的相关性排序性能。     

基于约束树编辑距离与导航树的信息采集

介绍基于网站和网页结构的信息采集算法,提出一种基于约束树编辑距离的导航树算法。该算法通过提取网页的HTML的重要标记生成网页结构的标签树,对网页进行结构分析,通过约束树编辑距离算法判断爬行到的网页与主题的相关性,并根据网站基于URL的拓扑结构,提出基于导航树的信息采集约束信息采集器的爬行路径,提高了目标页面采集的效率和准确率。     

Ed-Sjoin:一种优化的字符串相似连接算法

相似连接(similarity join)在数据清洗、生物信息、模式识别等应用领域中有着广泛应用,其中基于编辑距离的字符串相似连接是一种重要的相似连接.尽管当前有一些基于编辑距离的字符串连接算法提出,然而,当前的算法存在着大量的多余计算,影响了算法的效率.为了高效计算基于编辑距离的字符串连接,提出了一种优化的算法Ed-sjoin,分别从优化筛选算法和基于前缀的重复消减策略两方面对算法进行优化,这些优化策略可以实现更加有效的剪枝,并且避免了部分重复计算,从而加速算法的执行.实验结果表明,提出的方法优于现有方法.