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(hot region mining algorithm based on improved spec-tral clustering,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.
基金项目
国家自然科学基金(61962006)
国家自然科学基金(61802035)
国家自然科学基金(61772091)
广西科技开发项目(AA18118047)
广西科技开发项目(AD18126015)
广西自然科学基金(2018GXNSFDA138005)
四川省科技计划项目(2018JY0448)
四川省科技计划项目(2019YFG0106)
四川省科技计划项目(2019YFS0067)
广西高校中青年教师能力提升项目(ky2016yb276)
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