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基于DVTD的移动用户出行模式识别研究 被引量：2
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作者 詹益旺 胡斌杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期72-76,共5页
针对移动用户出行模式识别过于复杂的问题,提出一种基于密度与动态阈值的任意形状聚类挖掘算法。利用数据预处理技术提取移动用户在各路段的速度,通过MCFT树构造用户速度分类模型,采用DBSCAN方法进行核心子聚类合并,最终生成MCFT树任意... 针对移动用户出行模式识别过于复杂的问题,提出一种基于密度与动态阈值的任意形状聚类挖掘算法。利用数据预处理技术提取移动用户在各路段的速度,通过MCFT树构造用户速度分类模型,采用DBSCAN方法进行核心子聚类合并,最终生成MCFT树任意形状的聚类结果,从而达到利用动态速度阈值有效识别用户出行模式的目的。实验结果表明,通过DVTD算法得到动态速度阈值识别用户出行模式具有较高的可行性,提高了用户出行识别的准确性。 展开更多
关键词 dvtd算法 聚类特征树 簇 用户出行模式 动态速度阈值
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