%0 Journal Article
%T 到达数据中时空异常聚簇发现
%A 刘俊岭？
%A 魏茹玉？
%A 于戈？
%A 孙焕良？
%A 姚承伟？
%J 软件学报
%P 225-235
%D 2014
%X 在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率.
%K 到达数据
%K 二分图最大匹配
%K 聚类
%K 时空异常聚簇
%K 基于位置的服务
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=14040&flag=1