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移动对象轨迹stop区域发现是轨迹数据分析的一个重要方面.提出基于VR-tree的轨迹stop区域快速发现方法.首先选择一条轨迹使用DBSCAN算法得到stop区域,把它们作为其他轨迹的stop区域候选,构建VR-tree;然后,对于剩余每条轨迹,先与VR-tree比较,找到与其中的stops相交的区域,标记轨迹包含在这些区域中的点,再对轨迹中其他点使用DBSCAN算法得到新的stops,并将它们作为其他轨迹的候选插入到VR-tree中.每条轨迹的stops由与VR-tree比较获得的stops和新stops区域按照区域覆盖率合并得到.实验使用真实数据集,证明本方法与基于密度的轨迹stop发现方法相比,不仅能很好发现轨迹stops,而且效率提高近60%. 相似文献
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一种无限长时间序列的分段线性拟合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
时间序列的分段线性拟合(Piecewise Linear Fitting,简称PLF )是指用K条首尾相邻的线段近似表示长度为L的时间序列。传统的PLF算法依赖于L及领域知识,当L为无穷大时不再适用。本文提出了一种无限长时间序列的分段线性拟合(Infinite Time eries_Piecewice Linear Fitting,简称ITS_PLF)算法,该算法根据关键点保持时间段的统计特性,确定选择关键点的区间范围;若某点的保持时间段不在区间范围,则根据连续三个时间数据之间的夹角与筛选角度之间的关系判断其成为关键点的可能性。实验表明, ITS_PLF算法的执行不依赖于L及领域知识,可以有效识别关键点,并可根据数据压缩率的变化实现自适应拟合。 相似文献
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基于支持向量机的Web文本分类方法 总被引:15,自引:8,他引:7
Web文本分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机又是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。文章通过分析Web文本的特点,研究了向量空间模型(VSM)的分类方法和核函数的选取,在此基础上结合决策树方法提出了一种基于决策树支持向量机的Web文本分类模型。并给出具体的算法。通过实验测试表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率(90.11%)和召回率(89.38%)。 相似文献
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具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的关联规则挖掘方法中,大多采用单一的最小支持度.实际上,应该根据数据的特点设置不同的最小支持度.文中针对这一问题,将语义信息引入关联规则挖掘之中,提出了具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法.该方法首先计算项目之间的语义相关度,然后根据候选集的语义相关度对候选集合进行过滤,最后根据候选集的语义相关度,确定其语义最小支持度.实验表明:具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法比传统的关联规则挖掘方法能够更好地实现关联规则的挖掘. 相似文献
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针对多层次关联规则的冗余问题,提出基于语义划分的多层关联规则冗余处理方法.该方法根据语义描述信息将冗余规则划分为三类:子规则冗余、同义规则冗余、可规约规则冗余.冗余处理的时候删掉冗余子规则,对同义规则进行归类视为具有相同意义的规则,把只表述了部分信息的可归约规则规约到更高层次.使用某手机订阅服务的真实数据进行实验,实验表明该方法能有效地对规则进行冗余处理. 相似文献
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为了让普通用户也能利用本体知识库来解决问题,提升本体知识库检索的灵活性和改进查询效率,结合本体知识库固有的特征,给出了查询系统的框架和处理过程,并对系统中关键的技术和算法进行描述,提出了基于WordNet的本体词汇扩展和查询三元组映射算法,通过实验,验证了该方法的有效性. 相似文献
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本文从CATV干线网络结构出发,具体地阐述了CATV干线的基本特性及相关影响,从而为CATV系统高质量的设计提供了依据。 相似文献