資料介紹
從時(shí)空維度中尋找軌跡相似、時(shí)間相近的對(duì)象集合,即挖掘移動(dòng)對(duì)象的伴隨模式,在基于地理位置的用戶行為分析中被廣泛使用。然而現(xiàn)有移動(dòng)對(duì)象相似性挖掘算法難以處理時(shí)間連續(xù)、空間離散、時(shí)空相關(guān)并且數(shù)據(jù)量大的時(shí)空數(shù)據(jù)。針對(duì)此類數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)基于滑動(dòng)窗口、 Apriori性質(zhì)和貪心選擇策略的寬度優(yōu)先搜索算法,對(duì)移動(dòng)對(duì)象伴隨模式挖掘問題進(jìn)行求解。同時(shí)結(jié)合基于哈希的迭代剪枝算法和基于摘要信息的剪枝算法,設(shè)計(jì)兩層剪枝算法以去除冗余的中間結(jié)果。在真實(shí)數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與僅使用哈希迭代或摘要信息的剪枝算法相比,該算法的剪枝效率較高,并且能夠穩(wěn)定去除99%以上的冗余數(shù)據(jù)。
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