[发明专利]一种基于停留时间的移动对象语义行为模式挖掘方法

摘要

本发明涉及一种基于停留时间的移动对象语义行为模式挖掘方法，其步骤为：1)对移动对象语义轨迹数据进行采集，存储移动对象的语义信息；2)对每个移动对象，挖掘出其所有的频繁语义行为模式；3)设计基于时间权重的语义行为模式相似度度量方法，计算所述频繁语义行为模式之间的相似度；4)根据所述频繁语义行为模式之间的相似度，采用剪枝策略进行层次聚类，挖掘出所有具有相似语义行为模式的移动对象聚类。本发明可以保证移动对象语义行为模式挖掘的高准确性和高效性。本发明的最终结果可以提供给相关领域的用户使用，例如朋友推荐系统、轨迹破案领域、个性化服务领域等，可以支持对移动对象群体相似语义行为模式的准确查找，降低错误率。

主权项

1.一种基于停留时间的移动对象语义行为模式挖掘方法，其步骤包括：1)对移动对象的语义轨迹数据进行采集，存储移动对象的语义点(A,t)，其中A表示移动对象的停留点，t表示停留时间；2)对每个移动对象，采用以下步骤挖掘出其所有的频繁语义行为模式：2‑1)找出频繁语义行为模式P的投影数据库L_D(P)中长度为1的频繁语义符号集合S₁；所述投影数据库L_D(P)是由一系列四元组{tp₁,tp₂,…,tp_n}组成，其中tp_i＝<sid,pos,t,proj>，其中sid是语义轨迹在移动对象语义轨迹集合D中的标识号；pos是P中最后一个停留点在语义轨迹中的位置；t是在P中最后一个停留点的停留时间；proj是pos位置上以P为前缀的子序列；2‑2)将S₁中的每个语义符号β扩展至P后面，扩展为候选模式并构造P’的投影数据库L_D(P’)；其中表示扩展操作；2‑3)对于L_D(P’)中的每一个项集tp’，选取L_D(P’)中与tp’等价的有效集合M；2‑4)若M中的项集个数大于给定最小支持度f_min，构造频繁语义行为模式P_new，并递归调用本方法直至不再产生新的频繁语义行为模式；3)采用基于时间权重的语义行为模式相似度度量方法，计算所述频繁语义行为模式之间的相似度；4)根据所述频繁语义行为模式之间的相似度，采用剪枝策略进行层次聚类，挖掘出所有具有相似语义行为模式的移动对象聚类。