移动轨迹聚类方法研究综述
文献类型:期刊论文
作者 | 牟乃夏1; 徐玉静1; 张恒才2; 陈洁2![]() |
刊名 | 测绘通报
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出版日期 | 2018 |
卷号 | 000期号:001页码:1 |
ISSN号 | 0494-0911 |
英文摘要 | 轨迹数据是人类移动行为的表征,能够映射出人的出行模式和社会属性等信息。怎样有效挖掘轨迹数据蕴藏的人类活动规律一直是研究的热点。通过轨迹聚类发现行为相似的类簇,从而探究群体的移动模式是轨迹挖掘和深度应用常见的方法之一。本文首先根据轨迹数据的特点,将轨迹数据模型分为轨迹点模型和轨迹段模型,并据此定义相应的相似性度量:空间相似性度量和时空相似性度量;然后,对两类模型的聚类方法进行了综述,并总结不同聚类算法的优缺点,以期为不同应用选取聚类算法提供科学依据;最后对移动轨迹数据聚类方法研究的发展趋势进行了讨论。 |
语种 | 英语 |
源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/81537] ![]() |
专题 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
作者单位 | 1.山东科技大学 2.中国科学院地理科学与资源研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 牟乃夏,徐玉静,张恒才,等. 移动轨迹聚类方法研究综述[J]. 测绘通报,2018,000(001):1. |
APA | 牟乃夏,徐玉静,张恒才,陈洁,张灵先,&刘希亮.(2018).移动轨迹聚类方法研究综述.测绘通报,000(001),1. |
MLA | 牟乃夏,et al."移动轨迹聚类方法研究综述".测绘通报 000.001(2018):1. |
入库方式: OAI收割
来源:地理科学与资源研究所
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