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基于兴趣度和k均值聚类算法的热点区域分析
被引量:
2
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作者
曾艳秋
洪成蹊
《宜春学院学报》
2018年第12期47-49,共3页
基于出租车移动对象轨迹数据,采用k均值聚类算法,提取热点区域。定义了热点区域热度指标和车辆对热点区域的兴趣度指标等。并在此基础上,研究了深圳市出租车的热点区域及其热度,出租车对热点区域的兴趣度等。结论对指引出租车选取兴趣...
基于出租车移动对象轨迹数据,采用k均值聚类算法,提取热点区域。定义了热点区域热度指标和车辆对热点区域的兴趣度指标等。并在此基础上,研究了深圳市出租车的热点区域及其热度,出租车对热点区域的兴趣度等。结论对指引出租车选取兴趣区域、合理规划行程及行车方案有实际的参考借鉴意义。
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关键词
移动对象轨迹数据
热点区域
兴趣度
K均值聚类
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题名
基于兴趣度和k均值聚类算法的热点区域分析
被引量:
2
1
作者
曾艳秋
洪成蹊
机构
集美大学诚毅学院数理教学部
厦门华厦学院通识教育中心
出处
《宜春学院学报》
2018年第12期47-49,共3页
基金
2016年福建省中青年教师教育科研项目"基于协同过滤算法的移动对象数据挖掘"(项目编号:JAT160695)
文摘
基于出租车移动对象轨迹数据,采用k均值聚类算法,提取热点区域。定义了热点区域热度指标和车辆对热点区域的兴趣度指标等。并在此基础上,研究了深圳市出租车的热点区域及其热度,出租车对热点区域的兴趣度等。结论对指引出租车选取兴趣区域、合理规划行程及行车方案有实际的参考借鉴意义。
关键词
移动对象轨迹数据
热点区域
兴趣度
K均值聚类
Keywords
trajectory
data
of
moving
objects
hot
regions
interesting
degree
k
means
clustering
algorithm
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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1
基于兴趣度和k均值聚类算法的热点区域分析
曾艳秋
洪成蹊
《宜春学院学报》
2018
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