计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
Computer Applications and Software
2015年
11期
83-87
,共5页
数据挖掘%GPS轨迹%用户移动行为%交通方式识别%特征抽取%监督式学习
數據挖掘%GPS軌跡%用戶移動行為%交通方式識彆%特徵抽取%鑑督式學習
수거알굴%GPS궤적%용호이동행위%교통방식식별%특정추취%감독식학습
Data mining%GPS trajectory%Users' mobility behaviours%Transportation mode identification%Feature extraction%Supervised learning
挖掘用户的移动行为,可以通过对交通出行方式进行识别来实现.传统的交通方式识别方法在交通堵塞或多种交通方式结合的情况下,识别效果并不理想.针对这种情况,提出基于轨迹分段和监督式学习相结合的识别方法,首先利用速度小于某一阈值的数据点将原始GPS轨迹划分为交通方式单一的子轨迹段,然后对子轨迹段分别抽取特征,采用监督式学习方法建立推断模型对不同子轨迹的交通方式进行识别.实验结果表明,提出的算法能够有效地识别不同交通方式,达到较为理想的效果.同时在交通堵塞的情况下也能够很好地识别.
挖掘用戶的移動行為,可以通過對交通齣行方式進行識彆來實現.傳統的交通方式識彆方法在交通堵塞或多種交通方式結閤的情況下,識彆效果併不理想.針對這種情況,提齣基于軌跡分段和鑑督式學習相結閤的識彆方法,首先利用速度小于某一閾值的數據點將原始GPS軌跡劃分為交通方式單一的子軌跡段,然後對子軌跡段分彆抽取特徵,採用鑑督式學習方法建立推斷模型對不同子軌跡的交通方式進行識彆.實驗結果錶明,提齣的算法能夠有效地識彆不同交通方式,達到較為理想的效果.同時在交通堵塞的情況下也能夠很好地識彆.
알굴용호적이동행위,가이통과대교통출행방식진행식별래실현.전통적교통방식식별방법재교통도새혹다충교통방식결합적정황하,식별효과병불이상.침대저충정황,제출기우궤적분단화감독식학습상결합적식별방법,수선이용속도소우모일역치적수거점장원시GPS궤적화분위교통방식단일적자궤적단,연후대자궤적단분별추취특정,채용감독식학습방법건립추단모형대불동자궤적적교통방식진행식별.실험결과표명,제출적산법능구유효지식별불동교통방식,체도교위이상적효과.동시재교통도새적정황하야능구흔호지식별.