發(fā)布時(shí)間：2018-04-30 22:36

  本文選題：時(shí)空聚類 + 多時(shí)間尺度　； 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》2015年07期

【摘要】：時(shí)空聚類是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要內(nèi)容之一,在環(huán)境保護(hù)、疾病預(yù)防與控制、犯罪預(yù)防與打擊等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。已有的時(shí)空聚類方法中,時(shí)間"距離"都認(rèn)為是真實(shí)的間隔,而對(duì)于具有社會(huì)屬性的案事件而言,其在不同時(shí)間尺度下具有明顯的周期性特征,忽略這些特征將很難反映出案事件真實(shí)的時(shí)空規(guī)律。本文綜合考慮多時(shí)間尺度下的時(shí)間屬性,構(gòu)建等效時(shí)空鄰近域,并借鑒經(jīng)典的密度聚類算法,提出了多時(shí)間尺度等效時(shí)空鄰近域密度聚類算法(MTS-ESTN DBSCAN)。通過(guò)對(duì)福州市區(qū)2013年案事件數(shù)據(jù)的聚類分析表明,該方法在案事件時(shí)空聚類方面具有可行性,對(duì)于進(jìn)一步深入研究城市犯罪地理具有一定的理論意義和實(shí)際價(jià)值。
[Abstract]:Spatio-temporal clustering is one of the main contents of data mining research. It has important application value in the fields of environmental protection, disease prevention and control, crime prevention and attack. In the existing spatial and temporal clustering methods, time "distance" is considered as a real interval, but for case events with social attributes, it is at different time scales. It is very difficult to reflect the real temporal and spatial regularity of case events. In this paper, we consider the time attributes of the multi time scale, construct the equivalent space-time adjacent domain, and draw on the classical density clustering algorithm, and propose a multi time scale equivalent spatio-temporal proximity domain density clustering algorithm (MTS-ESTN DBSCAN). The cluster analysis of the event data of the case of Fuzhou city in 2013 shows that the method is feasible in the spatial and temporal clustering of case events, and has certain theoretical and practical value for further study of urban crime geography.

【作者單位】： 福州大學(xué)福建省空間信息工程研究中心空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家“863”計(jì)劃重大項(xiàng)目課題(2012AA12A208)
【分類號(hào)】：D917.3;P208

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1826566