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    重庆时时彩大小判断: 具有时间约束的轨迹数据热点区域的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310240557.8

    申请日:

    2013.06.17

    公开号:

    CN103324706A

    公开日:

    2013.09.25

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20130617授权公告日:20160323终止日期:20160617|||授权|||著录事项变更IPC(主分类):G06F 17/30变更事项:发明人变更前:张磊 李静 杨光 胡滋木 刘素洁变更后:张磊 樊庆富 刘磊军 李静 杨光 胡滋木 刘素洁|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20130617|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 中国矿业大学
    发明人: 张磊; 李静; 杨光; 胡滋木; 刘素洁
    地址: 221008 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学科研院
    优先权:
    专利代理机构: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 杨晓玲
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310240557.8

    授权公告号:

    ||||||||||||

    法律状态公告日:

    2017.08.04|||2016.03.23|||2016.03.16|||2013.10.30|||2013.09.25

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||著录事项变更|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种具有时间约束的轨迹数据热点区域的方法,属于轨迹数据热点区域的方法。该方法利用候选热点区域以及时间属性构建“R-T矩阵”,的矩阵,把热点区域与热点区域所在的时间范围有机结合在一起;把轨迹按照时间间隔分段,每个时间间隔都与热点区域所在的时间范围相匹配,通过“时间桶”轨迹被分段;然后把轨迹段与热点区域进行匹配,时间段[ti,ti+1]内轨迹T与候选热点区域R相交,移动对象在时间段[ti,ti+1]内经过了热点区域R,如果这条轨迹同时满足在区域内活动时间不小于阈值,则该轨迹被认为是热点区域的支持轨迹。优点:该方法候选热点区域具有时间约束;在进行热点区域发现的时候,区域的时间属性是必须要考虑的因素,从时间和空间两个不同的维度上考虑。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   一种具有时间约束的轨迹数据热点区域的方法,其特征是:一种包含“时空”因素的热点区域的方法,使热点区域具有时间约束;该方法中,利用候选热点区域以及时间属性构建“R?T矩阵”,通过这样的矩阵,把热点区域与热点区域所在的时间范围有机结合在一起;把轨迹按照时间间隔分段,每个时间间隔都与热点区域所在的时间范围相匹配构成“时间桶”,通过这样的“时间桶”轨迹被分段;然后把轨迹段与热点区域进行匹配,在时间段[ti,ti+1]内轨迹T与候选热点区域R相交,移动对象在时间段[ti,ti+1]内经过了热点区域R;这条轨迹同时满足在区域内活动时间不小于阈值,该轨迹是热点区域的支持轨迹;
    以如下步骤实现:
    (1)寻找候选热点区域;
    (2)利用候选热点区域以及时间属性构建“R?T矩阵”,即热点区域?其所在的时间范围矩阵;
    (3)对轨迹数据集合T中的每条轨迹Ti,按照时间间隔分段。把轨?;治旒6蔚募?;
    (4)把轨迹段与热点区域进行匹配,如果时间约束对应的轨迹段和候选热点区域相交,则该轨迹为候选区域的支持轨迹,如果候选区域的支持轨迹不小于设定阈值,该区域为热点区域;
    (5)更新并输出移动对象热点区域集合R;
    具体方法如下:
    该具有时间约束的轨迹数据热点区域的方法,首先从轨迹数据集合T中获取开始时间tbengin和结束时间tend.;其中tbengin和tend是相对时间,表示轨迹数据集合T所包含的所有轨迹的时间区间[tbengin,tend],该时间区间[tbengin,tend]为“时间桶”,时间桶是通过对轨迹数据集合中的所有轨迹所做的统计而获得;
    然后利用候选热点区域以及时间属性构建“R?T矩阵”,“R?T矩阵”为热点区域?其所在的时间范围矩阵;通过矩阵,把热点区域与热点区域所在的时间范围有机结合在一起;即该方法中构建候选热点区域矩阵所用的createMatrix方法;
    接着对轨迹数据集合T中的每条轨迹Ti,按照时间间隔分段;每个时间间隔都与热点区域所在的时间范围相匹配,通过这样的“时间桶”把轨?;治旒6蔚募?;
    同时,对于“时间桶”内的每个轨迹段,a)如果该段与对应时间区间内的候选热点区域相交的轨迹点个数不为空,b)相交轨迹点的时间跨度不小于时间阈值ts,c)这些轨迹点没有被筛选过,那么该轨迹为候选热点区域的支持轨迹,候选热点区域的支持数加1;
    在遍历完所有轨迹后,如果候选热点区域的支持度不小于热点区域支持度阈值,那么该热点区域为最终的热点区域之一;
    最后,更新热点区域的轨迹点数,以及热点区域的时间属性,时间属性包括对象进入时间和对象离开时间;算法中,代表热点区域Rk中包含的轨迹点集合;判断和使得如果一条轨迹多次通过热点区域,那么该轨迹对该区域的支持数贡献只能是1。

    关 键 词:
    具有 时间 约束 轨迹 数据 热点 区域 方法
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