Resumen

En la minería de datos de redes viales, la agrupación de trayectorias de objetos en movimiento juega un papel importante en muchas aplicaciones. La mayoría de los algoritmos existentes para este problema se basan en cada punto de posición en una trayectoria y enfrentan un desafío significativo al tratar con trayectorias complejas y de longitud variable. Este artículo propone un modelo de agrupación de trayectorias completas basado en cuadrículas (GBWTC) en redes viales, que considera la trayectoria como un todo. En este modelo, primero proponemos un algoritmo de mapeo de trayectorias basado en estimación de cuadrículas, que transforma las trayectorias en el espacio de red vial en secuencias de cuadrículas en el espacio de cuadrículas y forma trayectorias de cuadrículas reconociendo y eliminando información redundante, anormal y varada de las secuencias de cuadrículas. Luego diseñamos un algoritmo para extraer centros de agrupación iniciales basados en peso de densidad y mejoramos un algorit

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Minería de datos; Agrupamiento de trayectorias; Redes viales; Modelo basado en cuadrícula; Centros de agrupamiento; Similitud de formas
• Keywords:Data mining; Trajectory clustering; Road networks; Grid-based model; Clustering centers; Shape similarity