基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究

作者：李万林; 王超; 许国良^*; 雒江涛; 张轩

来源：电子与信息学报, 2020, 42(12): 3013-3020.

• 信令数据
• 时空聚类
• 密度峰值快速聚类算法
• 驻留点识别
• 出行链

针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。

• 单位
  通信与信息工程学院; 重庆邮电大学