重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (1): 129-137.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.01.017

• “第四届亚洲人工智能技术大会”专栏 • 上一篇    下一篇

基于改进谱聚类的热点区域挖掘方法

梁卓灵1,元昌安2,覃 晓2,乔少杰3,韩 楠3,范勇强4   

  1. 1.广西大学,南宁 530004;2.南宁师范大学,南宁 530001;3.成都信息工程大学,成都 610225;4.成都市环境保护信息中心,成都 610015
  • 出版日期:2021-02-22 发布日期:2021-02-22
  • 作者简介:梁卓灵,男,硕士研究生,主要从事数据挖掘方面研究,E-mail:1104589997@qq.com;通讯作者覃晓,女,副教授,主要从事计算机图像处理与数据挖掘方面研究?
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61962006,61802035,61772091);广西科技开发项目(AA18118047,AD18126015;广西自然科学基金项目(2018GXNSFDA138005);四川省科技计划项目(2018JY0448,2019YFG0106,2019YFS0067);广西高校中青年教师能力提升项目(ky2016yb276)

  • Online:2021-02-22 Published:2021-02-22

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摘要： 移动轨迹数据的热点区域挖掘在城市交通管理?道路规划和基于位置的服务中具有重要的作用?传统数据挖掘方法Kmeans?DBSCAN等算法,其参数选择困难?易影响聚类效果,针对在非凸数据集或密度不均匀?聚类间距差相差很大的数据集上聚类表现较差等问题,提出了基于改进谱聚类的热点区域挖掘算法(hotregionminingalgorithmbasedonimprovedspectralclustering,ISCRM)?实验结果表明:对比传统方法,ISCRM算法优势在于自适应选取参数,避免人工调试参数环节,且其适用于任意形状的样本空间,聚类质量更高?可准确获得各个聚类中心,从而识别出用户出行热点区域?

关键词: 轨迹数据, 热点区域, 谱聚类, 停留点

中图分类号: 

  • TP311