資料介紹
手機(jī)信令具有時(shí)空序列性以及數(shù)據(jù)量大、采樣頻率不均、定位精度低與基站振蕩等特點(diǎn),導(dǎo)致傳統(tǒng)手機(jī)信令聚類方法數(shù)據(jù)密度分布不均、時(shí)空開銷大且聚類效果差。提岀一種用于手機(jī)信令的時(shí)空密度軌跡點(diǎn)識(shí)別算法。將手機(jī)信令數(shù)據(jù)網(wǎng)格化以統(tǒng)一評(píng)估尺度,根據(jù)振蕩噪聲特征對(duì)網(wǎng)格簇進(jìn)行時(shí)空聯(lián)結(jié)減少空間不確定性和計(jì)算量,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)軌跡的曲折性以及移動(dòng)與停留時(shí)間重新定義網(wǎng)格簇內(nèi)軌跡點(diǎn)時(shí)空移動(dòng)能力,計(jì)算網(wǎng)格簇的時(shí)空密度以判斷用戶停留區(qū)域,并采集具有移動(dòng)停留標(biāo)簽的軌跡數(shù)據(jù)以驗(yàn)證算法有效性和識(shí)別效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法識(shí)別精度較改進(jìn) DBSCAN算法更高,適用于識(shí)別手機(jī)信令數(shù)據(jù)停留區(qū)域,對(duì)復(fù)雜軌跡停留區(qū)域的識(shí)別效果更好。
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