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申请/专利权人：中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)

摘要：本发明公开了一种基于定位数据的时空轨迹挖掘方法，包括如下步骤：步骤1，采集历史数据：步骤2，历史数据处理：步骤3，局部聚类：步骤4，构建大点图：步骤5，对大点附加属性：步骤6，常发轨迹提取：发明方法主要针对具有经纬度位置信息的数据的轨迹提取问题，提出了融合局部聚类与图路径检索的常发轨迹提取算法。

主权项：1.一种基于定位数据的时空轨迹挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集历史数据：通过定位系统收集对象的历史数据，所述历史数据包括对象的编号、当前采集数据的时间、经度、纬度；在连续时段内，对象从一个坐标点移动到另一个坐标点的数据序列为一条行迹；步骤2，历史数据处理：根据编号和时间，对对象的所有数据进行行迹划分，每一条行迹为一个分段，段号记录在section中，将每段的起始点、中间点、终止点分别标记为0、1、2并记录在location中，将同一对象的所有行迹合并保存，以编号命名；步骤3，局部聚类：步骤31，对数据按照时间升序排列，设置初始聚类标识i＝0；步骤32，若数据中存在没有聚类标识的数据，则选择第一个没有聚类标识的数据d转步骤33；若数据中不存在没有聚类标识的数据，则转步骤310；步骤33，计算d与其它没有聚类标识的数据间的球面距离；步骤34，若球面距离小于阈值Eps的数据个数大于阈值MinPts，标记d为核心点，聚类标识为i，转步骤35，否则，标记该数据为孤立点，聚类标识为-1，转步骤32；步骤35：将数据d的Eps范围内的所有数据，标记聚类标识为i，加入队列Q；步骤36：从队列Q中取出第一个数据，记为d’，转步骤37并从队列Q中删除该数据，若队列Q已清空，则设i＝i+1并转步骤32；步骤37，计算d’与其它没有聚类标识的数据间的球面距离；步骤38：若d’的球面距离小于阈值Eps的数据个数大于阈值MinPts，标记d’为核心点，将数据d’的Eps范围内的所有数据加入队列Q’，并设定聚类标识为i，转步骤36；否则，标记d’为边界点，记录边界点变量Flag值增加1，转步骤39；步骤39：若Flag大于给定阈值，清空队列Q，设Flag＝0，i＝i+1，转步骤32；否则转步骤36；步骤310：计算每个聚类的中心点，中心点为该聚类中所有数据坐标的平均值；构建的每个聚类称为“大点”，聚类中的每个数据称为“小点”；步骤4，构建大点图：步骤41，用矩阵A表示大点图，Aij表示大点i到大点j边上的权重，初始Aij＝0，0≤i，j≤n，n表示大点总数；步骤42，对于每条行迹，从起始点开始，依次遍历各个小点，若相邻两个小点对应的大点编号为i,j，则令Aij＝Aij+1；步骤43，保存大点图文件；步骤5，对大点附加属性：步骤51，设定阈值α；步骤52，对于每一个大点，统计大点中小点为起点的数目Start，终点数目end；步骤53，若start≥α，则标记大点为起点，若end≥α，则标记大点为终点，其它为正常点；步骤54，保存“大点”信息；步骤6，常发轨迹提取：对大点图进行遍历，将其中的高频发路径定义为常发轨迹。

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