【摘 要】
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随着时空数据获取设备的普及应用,产生了大量反映移动对象活动的位置数据,数据的海量性及分析的复杂性决定了该类数据为典型的大数据.位置数据中的到达和离开可以反映移动对
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳建筑大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61070024,61272180）,教育部博士点基金资助项目（20120042110028）,教育部-英特尔信息技术专项科研基金资助项目（MOE-INTEL-2012-06）,国家高等学校学科创新引智计划资助项目（111计划）
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随着时空数据获取设备的普及应用,产生了大量反映移动对象活动的位置数据,数据的海量性及分析的复杂性决定了该类数据为典型的大数据.位置数据中的到达和离开可以反映移动对象的流动规律,可以表示为区域的流动模式,本文研究空间区域中移动对象流动模式的构建方法,将区域的流动规律以时间序列进行定量表示,模式可用于指导交通、安全等方面的可预测调度.由于对象流动的随机性,使得构建高预测精度的模式成为一个挑战.提出一种基于层次聚类的流动模式构建模型,模型中通过数据的离散化、序列化、模式训练等步骤实现模式构建;提出偏斜度层次聚类
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