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軌跡數據分析方法及應用 版權信息
- ISBN：9787121487538
- 條形碼：9787121487538 ; 978-7-121-48753-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
軌跡數據分析方法及應用 內容簡介
隨著信息、互聯網、社交媒體、衛星定位、基于位置的服務（Location Based Services，LBS）等技術的發展，軌跡數據領域迎來了大數據時代。在軌跡大數據背景下，軌跡數據分析的關注度得到持續攀升，它能夠借助移動對象的時空特征和移動行為信息發現新知識和模式，從而為智慧城市計算與服務、交通管理與規劃、物流管理、智能制造、旅游路徑推薦、自然災害預測與預警、疫情傳播監測等諸多領域提供決策支持與服務。本書以軌跡數據相關分析及挖掘技術為主要研究對象，針對軌跡大數據背景下軌跡數據的特征及分析需求，對數據噪聲處理、特征提取、相似性度量、參數依賴及復雜軌跡聚類等問題開展了深入研究。 本書可供從事大數據、數據挖掘、機器學習、軌跡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、軟件工程及自動化、信息與通信工程等專業的本科生和研究生的學習參考書。
軌跡數據分析方法及應用 目錄
目錄
第1章 緒論 001
1.1 軌跡與軌跡數據分析概述 001
1.1.1 軌跡數據來源 002
1.1.2 軌跡數據特征 004
1.1.3 軌跡數據分析的關鍵技術 005
1.2 軌跡數據挖掘 009
1.2.1 軌跡數據挖掘方法分類 009
1.2.2 軌跡數據挖掘的應用 017
1.2.3 軌跡數據挖掘的挑戰與發展趨勢 020
第2章 基于影響空間的噪聲檢測方法 024
2.1 問題提出 024
2.2 影響空間 025
2.2.1 影響空間概述 025
2.2.2 噪聲特性分析 029
2.3 噪聲檢測算法 034
2.3.1 算法描述 034
2.3.2 算法分析 036
2.4 實驗評價 037
2.4.1 數據描述 037
2.4.2 參數選擇 039
2.4.3 人工數據集上的結果分析 045
2.4.4 真實數據集上的結果分析 049
2.5 本章小結 051
第3章 基于影響空間的噪聲不敏感特征提取框架 052
3.1 問題提出 052
3.2 數據特征提取 054
3.2.1 特殊微簇 054
3.2.2 微簇中心 057
3.3 特征提取框架 058
3.3.1 算法描述 058
3.3.2 算法分析 060
3.4 實驗評價 061
3.4.1 數據描述 061
3.4.2 參數選擇 062
3.4.3 比較算法 062
3.4.4 MC的代表性分析 063
3.4.5 人工數據集上的準確性比較 065
3.4.6 真實數據集上的準確性比較 069
3.4.7 高維數據集上的準確性比較 077
3.4.8 框架效率分析 078
3.5 本章小結 084
第4章 散度距離及其無參密度聚類方法 085
4.1 問題提出 085
4.1.1 相似性傳遞效應 087
4.1.2 人為因素 089
4.1.3 密度度量 092
4.2 關鍵技術 093
4.2.1 散度距離 093
4.2.2 無參數處理 096
4.2.3 密度度量 098
4.2.4 自動中心點選擇 099
4.3 密度聚類算法 100
4.3.1 算法流程 100
4.3.2 算法分析 104
4.4 實驗評價 105
4.4.1 數據描述 105
4.4.2
展開全部
軌跡數據分析方法及應用 作者簡介
楊雨晴，畢業于太原科技大學，獲工學博士學位，現任太原科技大學計算機學院教師，山西省科技創新(重點)團隊主要成員。主要從事大數據挖掘及應用、智能優化與決策支持等相關研究工作，近年來主持、參與了國家自然科學基金、山西省自然科學基金等多項科研項目，發表高水平SCI學術論文10余篇，授權發明專利3項。
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