面向移动时空轨迹数据的频繁闭合模式挖掘*

王　亮，汪　梅，郭鑫颖，秦学斌

(西安科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710054)



面向移动时空轨迹数据的频繁闭合模式挖掘*

王亮，汪梅，郭鑫颖，秦学斌

(西安科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710054)

移动泛在感知设备的广泛普及为移动轨迹数据的大规模采集、存储与分析开拓了广阔的空间。通过对用户的移动轨迹数据进行分析挖掘，发现其中所蕴含的有价值的行为模式与特征，对于基于位置的服务(Location-based Service，LBS)，城市交通管理，精准广告营销等领域均具有重要的价值。文中针对移动轨迹频繁模式规模过大、信息冗余问题定义了频繁闭合移动轨迹模式，以经典闭合序列模式挖掘算法为基础提出了适应于移动轨迹数据的频繁闭合模式CloseTraj算法，分别通过对仿真数据与真实数据的实验测试，结果显示文中所提出的CloseTraj算法对于频繁闭合移动轨迹模式挖掘问题具有较强的适用性，同时在运行效率方面具有显著优势。

移动轨迹；数据挖掘；频繁闭合模式

0　引　言

随着移动通信与定位技术的不断发展，通过携带便携式设备对移动轨迹数据进行采集、传输与存储成为可能。利用数据挖掘、机器学习等相关技术对所收集的移动轨迹数据进行挖掘与分析，进而从中发现有价值的信息与知识，对于理解移动行为模式、揭示移动行为规律、预测移动行为趋势均具有十分重要的价值与意义。此外，在应用方面，所发现的价值信息可以为基于位置的服务、城市公共管理、移动社交网络、精准广告营销等领域提供决策依据。……