[发明专利]一种基于海量时空数据分析的异常聚集检测方法在审

专利信息
申请号: 202010969343.4 申请日: 2020-09-15
公开(公告)号: CN112100243A 公开(公告)日: 2020-12-18
发明(设计)人: 郑凯;王子维;孙福振;王绍卿;任崇广 申请(专利权)人: 山东理工大学
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458;G06F16/29;G06K9/62
代理公司: 淄博佳和专利代理事务所(普通合伙) 37223 代理人: 孙爱华
地址: 255086 山东省淄博*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 一种基于海量时空数据分析的异常聚集检测方法,属于异常聚集检测技术领域。其特征在于:包括如下步骤:步骤1,轨迹预处理;步骤2,聚集发现;步骤3,聚集分类;步骤4,异常聚集检测。在本基于海量时空数据分析的异常聚集检测方法中,首先从轨迹数据中捕获各种聚集。其次从历史轨迹中提取时空特征,将聚集分为非预期聚集和候选的周期性聚集。再次,进一步研究了周期性聚集的强度,结合环境因素动态识别其异常,并结合之前获得的孤立聚集和非周期性聚集形成异常聚集,实现了大规模轨迹流异常聚集的在线检测。改进了群体模式,捕获了由具有共同目的或行为的相关对象组成的集合。并采用不同的插值策略,使其适用于稀疏时空数据的模式挖掘。
搜索关键词: 一种 基于 海量 时空 数据 分析 异常 聚集 检测 方法
【主权项】:
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