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基于停留点聚类的多粒度热点区域分析方法_刘颖
随着各种定位技术的不断发展，尤其是含有 GPS 装置的手机的普及，方便收集了个人的位置信息，这些位置信息可用于定位、导航以及其它基于位置的服务。本文将基于大量用户的 GPS 轨迹来挖掘不同地理区域内不同粒度的热点区域。一个热点区域即大量用户访问过的地方或者一个用户经常去的地方， 这些信息让用户在短时间内的了解某个不熟悉地方， 例如某地的旅游景点或者酒店等，也可以为人们提供旅行线路规划。同时这些位置信息使移动电子导游变得可行， 持有移动设备的用户将享受更高质量的服务。目前热点区域分析方法主要是基于原始的 GPS 数据，该方法缺点就是数据量很大，结果中含有很多噪音数据，而且热点区域的分布是固定在某个地区， 为了解决这些问题首先从每个用户的 GPS 轨迹中提取出所有的停留点并构成一个所有用户停留点的数据集，它不仅含有丰富的语义，而且大大的减少了数据量。使用基于密度的聚类算 ClusteringⅡ来挖掘热点区域是由于该算法适合处理分布是任意的，存在噪音数据的数据集，同时变换算法中参数的大小可以发现不同粒度上的热度区域， 而且算法的时间复杂度为相比 OPTICS 有很大的提高， 最后使用 107 个用户 2 年内的 GPS 轨迹数据进行试验，通过实验表明我们的方法在数据量上更少，但是结果中的噪音数据更少。
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