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申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明公开一种路网环境下基于标签的轨迹聚类方法，包括：将道路网络抽象为一个无向图，将采集到的运动对象在道路网络中的运动轨迹映射到道路网络上；基于路段将所有运动轨迹拆分子轨迹，将位于同一道路上的所有子轨迹构成一个初始的聚类簇；将每个路上的聚类簇作为网络社区中的节点，提取所有节点的时空特征，将时间特征作为节点的基本属性；基于基本属性计算各节点间的相似度，基于节点排序迭代更新各节点的标签，更新为与其相似度最高的邻居节点的标签，直至所有节点的标签不再更新，相同标签的节点归为一个聚类簇。通过考虑节点之间的密度、流量、速度、时间等因素，能够更全面地描述轨迹数据的时空特征，进而提高聚类结果的精度和准确性。
主权项：1.一种路网环境下基于标签的轨迹聚类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、将道路网络抽象为一个无向图，将采集到的运动对象在道路网络中的运动轨迹映射到道路网络上；S2、基于路段将所有运动轨迹拆分子轨迹，将位于同一道路上的所有子轨迹构成一个初始的聚类簇；S3、将每个路上的聚类簇作为网络社区中的节点，提取所有节点的时空特征，将节点的时间特征作为节点的基本属性；S4、基于节点的基本属性计算各节点间的相似度，基于节点排序迭代更新各节点的标签，更新为与其相似度最高的邻居节点的标签，直至所有节点的标签不再更新，相同标签的节点归为一个聚类簇。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 路网环境下基于标签的轨迹聚类方法
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