| 一种基于CFSFDP改进算法的重要地点识别方法研究 |
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| 引用本文： | 马春来,单洪,马涛.一种基于CFSFDP改进算法的重要地点识别方法研究[J].计算机应用研究,2017,34(1). |
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| 作者姓名： | 马春来 单洪 马涛 |
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| 作者单位： | 电子工程学院,电子工程学院,电子工程学院 |
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| 基金项目： | 国防重点实验室基金(9140C130104)； |
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| 摘 要： | 以LBSN用户位置数据为对象,针对数据偶发更新且数量稀疏的特点,围绕聚类算法的改进,研究了一种重要地点识别方法。首先,采用速度剪枝对数据进行预处理,剔除异常干扰点；其次,选用基于密度峰值的CFSFDP算法进行聚类。针对该算法无法自行选择簇中心点的问题,提出了CFSFDP改进算法。该算法采用簇中心点自动选择策略,将簇中心权值的变化趋势作为自动划分簇中心的依据,有效避免了通过决策图判决簇中心的方法所带来的误差；最后,对各簇中心点坐标进行逆向地理编码,完成重要地点识别。实验以Foursquare用户Check-in数据为例,结果表明CFSFDP改进算法相比于DBSCAN具有更高的准确率和较低的计算量,进一步证明了该重要地点识别方法的可行性和有效性。
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| 关 键 词： | 重要地点识别 速度剪枝 基于密度的聚类 密度峰值 簇中心 |
| 收稿时间： | 2015/10/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/11/27 0:00:00 |
Research on An Important Places Identification Method Based on Improved CFSFDP Algorithm |
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| MA Chun-lai,SHAN Hong and MA Tao.Research on An Important Places Identification Method Based on Improved CFSFDP Algorithm[J].Application Research of Computers,2017,34(1). |
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| Authors: | MA Chun-lai SHAN Hong and MA Tao |
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| Affiliation: | Electronic Engineering Institute,Electronic Engineering Institute,Electronic Engineering Institute |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Important place identification Velocity pruning Density based clustering Density peak Cluster center |
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