科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对现有密度聚类算法在从轨迹数据集中识别热点活动区域时，存在参数设置敏感、密度不均匀时聚类效果差等问题，提出了基于近邻密度比的密度聚类算法。该算法首先可以结合轨迹自身的特征，从单条轨迹中提取局部的高密度区域，然后从中筛选出潜在的有效活动点区域，计算区域的活动度，最后从潜在的活动点区域得到真正的热点区域。该算法一方面可以避免轨迹间采样频率差异以及噪声点带来的影响，另一方面在挖掘热点区域时不仅考虑空间上的关联性，也考虑时间上的关联性，能够更有效地发现热点区域。
-
单位武汉学院
