自适应分段粒度的时空模式挖掘算法

"基于自适应分段粒度的时空模式挖掘方法" 本文探讨了在当前轨迹数据采集技术多样化背景下，时空模式挖掘面临的挑战。传统的固定分段粒度方法已无法适应复杂的数据特性。为解决这一问题，研究者提出了一种创新的时空模式挖掘方法，其核心是基于极大稳定分段阈值的自适应策略。这一策略允许在预处理阶段动态调整轨迹分段的粒度，以适应不同数据源和场景的需求。 在算法设计上，该方法首先通过自适应地设定多个分段阈值，对轨迹数据进行灵活的分段处理。这样的设计能够更好地捕捉到轨迹中的变化模式，提高预处理的灵活性。接着，在模式挖掘阶段，算法充分利用时空模式的空间连通性，优化挖掘过程，提高效率。特别地，它解决了多阈值分段可能导致的序列模式支持度重复计数问题，确保了挖掘结果的准确性和一致性。 实验结果显示，这种方法增强了挖掘过程的鲁棒性，减少了对参数调优的依赖，具有较高的实用价值。这对于基于位置的服务（LBS）和其他依赖时空模式分析的应用（如交通预测、用户行为分析等）来说，是一个重要的进步。同时，该方法也体现了模式识别和数据挖掘领域的最新研究成果，尤其是对于处理时间序列数据和多智能体系统中的数据挖掘问题具有借鉴意义。 论文的作者包括曹卫权、褚衍杰和贺亮，他们分别来自盲信号处理重点实验室的信息处理室。他们的研究背景涵盖了模式识别、数据挖掘、多智能体系统以及时间序列分析等多个领域，为这项工作提供了坚实的理论和技术基础。该研究得到了国家自然科学基金的资助，进一步证明了其在学术和实际应用上的重要性。 综合来看，这篇论文提出的自适应分段粒度的时空模式挖掘方法，不仅解决了轨迹数据处理中的关键问题，还为时空数据分析提供了一种新的有效工具，有望推动相关领域的研究和发展。