資料介紹
針對現(xiàn)有熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法難以從軌跡數(shù)據(jù)集中準(zhǔn)確識別活動熱點(diǎn)的問題,提出了基于軌跡結(jié)構(gòu)的熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)框架( TS_HS)。TS_HS由候選區(qū)域發(fā)現(xiàn)(CHSD)算法和熱點(diǎn)區(qū)域過濾(HSF)算法組成。首先,使用基于網(wǎng)格相對密度的CHSD識別空間上的軌跡密集區(qū)域作為候選熱點(diǎn)區(qū)域;然后,利用HSF根據(jù)候選區(qū)域中軌跡的活動特征和時(shí)間變化特征,篩選出移動對象活動頻繁的熱點(diǎn)區(qū)域。在Ceolife數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明,與基于全局密度的熱門區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法( GD_HR)以及移動軌跡時(shí)空熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法(SDHSRD)相比,TS—HS能更有效地解決多密度熱點(diǎn)區(qū)域的識別問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TS—HS能夠根據(jù)軌跡的活動特征準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)移動對象的活動熱點(diǎn)區(qū)域。
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