移动目标关联共现规则挖掘算法研究

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(1.南京理工大学 计算机科学与工程学院,南京 210094; 2.中国电子科技集团公司第三十二研究所,上海 201808)

0 概述

在计算机及网络普遍应用的信息化时代,人们已经习惯在任何时空环境下自然地与计算设备进行交互,具有位置感知功能的计算设备更是无时无刻地处于运转状态,记录着人、车辆等移动目标的行为轨迹[1-2]。随着卫星通信、无限传感器等信息采集设备的快速发展和广泛应用,移动目标的轨迹数据和行为信息可以被更实时、有效地记录下来[3]。这些移动目标跟踪数据包含了大量时间信息、空间信息及行为信息,为挖掘移动目标的活动规律和行为模式提供了有力支撑[4]。同时,这些活动规律和行为模式在城市规划[5-6]、位置服务[7]、国防军事[8]等方面也具有非常重要的研究和应用价值。

移动目标活动规律是根据目标轨迹数据进行分析的。通过统计、关联分析等手段,对时空轨迹数据加以分析,可以得到移动目标的一些活动模式,如频繁活动路线、频繁停留地点等[9]。早期的移动目标行为规律研究仅考虑单一时刻移动目标的行为特征,如文献[10]提出的最长持续群体模式,要求某时刻至少有m个移动目标在同一区域内保持相同的移动状态。该算法为群体行为挖掘提供了研究思路,但严格限制移动目标须在持续时间内同时移动,不能适用于实际应用。文献[11]为了解决这一问题,提出了更加通用化的模型,对于移动目标的活动,在时间上不要求连续性,且不局限于活动区域的形状。……