基于改进谱聚类的城市热点区域挖掘 |
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引用本文: | 王田雨,吉立新,李邵梅,张建朋.基于改进谱聚类的城市热点区域挖掘[J].信息工程大学学报,2022(3):313-319. |
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作者姓名: | 王田雨 吉立新 李邵梅 张建朋 |
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作者单位: | 1. 郑州大学网络空间安全学院;2. 信息工程大学 |
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基金项目: | 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62002384); |
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摘 要: | 随着信息技术的快速发展,能够获取人们大量的轨迹数据。通过轨迹数据挖掘出城市热点区域,对城市规划、交通管理和一些基于位置的服务都具有重要意义。针对已有的数据挖掘方法,如k均值聚类算法、基于密度的聚类(Density Based Spatia Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法、谱聚类(Spectral Clustering,SC)算法、密度峰值聚类(Density Peak Clustering,DPC)算法等,存在非凸数据集上聚类效果较差,对初始中心敏感,参数选择困难,时间复杂度较高等问题,提出基于网格划分和DPC改进谱聚类算法用于城市热点区域分析。在合成数据集上的实验结果表明,其聚类精度和时间与经典聚类算法相比具有一定的提升。在西安市出租车数据集上的实验结果表明,提出的算法能有效挖掘出城市热点区域。
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关 键 词: | 轨迹数据 数据挖掘 聚类 城市热点区域 |
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