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大数据背景下全球船舶停泊点的数据挖掘分析 被引量：5
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作者 叶仁道 姜玲 张瑜 《杭州电子科技大学学报（社会科学版）》 2018年第1期13-17,共5页
为有效挖掘分析全球停泊点信息,利用Hadoop、Spark大数据处理平台存储、分析全球海量船舶自动识别系统的历史动态船舶数据,根据船舶在停泊点附近具有航速低、停泊时间长的特征对网格化的经纬度数据进行筛选,进而采用密度聚类算法与网络... 为有效挖掘分析全球停泊点信息,利用Hadoop、Spark大数据处理平台存储、分析全球海量船舶自动识别系统的历史动态船舶数据,根据船舶在停泊点附近具有航速低、停泊时间长的特征对网格化的经纬度数据进行筛选,进而采用密度聚类算法与网络爬虫技术确定全球停泊点位置,将所得停泊点结果可视化并与Marinetraffic网页中停泊点参照位置进行比对分析。研究表明:全球共挖掘出5 149个港口和19 804个停泊点,可视化结果显示其均分布在海岸沿线且几乎覆盖了全球区域。同时,挖掘所得停泊点位置与Marinetraffic网页停泊点参照位置基本吻合。因此,全球停泊点结果较为准确。该思路对AIS船舶数据的渔区挖掘、模式识别以及运行轨迹等研究与应用具有借鉴意义。 展开更多
关键词 全球停泊点 密度聚类算法 网络爬虫技术 数据可视化
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