基于自适应分段粒度的时空模式挖掘方法

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针对轨迹数据采集手段日趋多样化,导致时空模式挖掘的预处理环节难以采用单一、固定的分段粒度来聚类挖掘的问题,提出了一种基于极大稳定分段阈值的时空模式挖掘方法。算法在预处理环节自适应调整多个分段阈值对轨迹进行分段,在模式挖掘阶段利用时空模式的空间连通特性来提升挖掘效率,并解决了多阈值分段导致的序列模式支持度重复计数问题。实验表明该方法提升了挖掘过程的鲁棒性,简化了参数调节过程,具有较强的实用性。
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