组移动模式挖掘中轨迹聚类的置信区间法

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基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究用户行为轨迹是指在互联网环境中，用户在不同时间点上的操作行为记录。

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究，通过对用户行为轨迹数据进行挖掘和分析，可以帮助企业了解用户的偏好和需求，提升产品的个性化推荐能力，优化服务和营销策略，从而提高用户的满意度和企业的竞争力。

一、用户行为轨迹数据的搜集与处理用户行为轨迹数据的搜集可以通过多种途径获取，例如网站或移动应用程序的日志文件、用户访问记录等。

搜集到的原始数据通常是非结构化的，需要经过一系列的处理和清洗才能用于后续的挖掘和分析。

1. 数据清洗与预处理数据清洗是指对原始数据进行去噪、去重、缺失值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。

同时，需要将非结构化的数据转化为结构化数据，以便后续的特征提取和模型训练。

2. 特征提取与选择特征提取是从用户行为轨迹数据中提取有用信息的过程。

可以通过统计方法、时间序列分析、频繁模式挖掘等技术来提取特征，包括用户的访问时间、访问频率、浏览页面等。

同时，可以使用特征选择算法来选择最相关的特征，减少特征空间的维度，加快模型的训练和预测速度。

二、用户行为轨迹挖掘方法与技术用户行为轨迹挖掘是指通过对用户行为轨迹数据的分析，发现其中的规律、趋势和关联性。

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘可以采用以下方法和技术：1. 聚类分析聚类分析是将具有类似特征的用户行为轨迹数据分成不同的簇的过程。

通过聚类分析可以发现用户行为的共性和相似性，从而进行用户群体的划分和个性化推荐。

2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是通过发现不同用户行为之间的关联规则，揭示用户行为之间的相互影响。

通过关联规则挖掘可以提取用户的购买模式、喜好等信息，为个性化推荐和精准营销提供支持。

3. 预测模型建立通过建立预测模型，可以基于用户过去的行为轨迹数据预测用户未来的行为趋势。

可以使用时间序列模型、回归模型等方法进行建模，从而提供用户行为预测的依据。

轨迹数据挖掘中的异常点检测算法比较研究

轨迹数据挖掘中的异常点检测算法比较研究近年来，随着移动定位、全球定位系统技术的广泛应用，轨迹数据的收集和分析变得越来越重要。

轨迹数据挖掘可以应用于许多领域，如交通流量分析、犯罪预测、环境监测等。

然而，在大量的轨迹数据中，异常点的检测是一个至关重要的问题，因为异常点可能包含有用的信息，如交通事故、犯罪活动等。

在轨迹数据挖掘中，异常点就是与大多数数据点在某种属性上存在较大差异的点。

与传统的数据点异常检测不同，轨迹数据异常点检测需要考虑轨迹中点与点之间的时空关系。

本文将对几种常见的轨迹数据异常点检测算法进行比较研究，包括基于密度的算法、基于聚类的算法和基于序列模式的算法。

首先，基于密度的异常点检测算法是最常用的方法之一。

其中，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是最经典的一种方法。

DBSCAN通过定义数据点的邻域密度和核心点来寻找异常点。

具体来说，DBSCAN算法将数据分为核心点、边界点和噪声点，并通过计算核心点的密度来检测异常点。

然而，DBSCAN算法对参数的选择非常敏感，且对于高维数据的处理效果较差。

其次，基于聚类的异常点检测算法也是常见的方法之一。

例如，LOF（Local Outlier Factor）算法从每个数据点的邻域密度出发，计算每个数据点与其邻域中其他数据点之间的局部异常因子，从而判断数据点是否为异常点。

LOF算法可以有效地检测局部异常点，但在处理全局异常点时效果较差。

此外，K-means算法在一定程度上也可以用于异常点检测，但由于其对聚类数目的敏感性，不适用于所有情况。

最后，基于序列模式的异常点检测算法则关注轨迹数据中的顺序信息。

例如，SAX（Symbolic Aggregate Approximation）算法将轨迹数据转化为符号序列，并使用序列模式来检测异常点。

SAX算法可以有效地挖掘轨迹数据中的异常点，但对于高维轨迹数据的处理效果较差。

基于密度的轨迹时空聚类分析

2 基于密度的轨迹时空聚类方法
为了发现物体的时空移动规律，本文提出了基于密度的轨迹时空聚类方法，在 Lee 等[5]轨迹线段空间聚类方法的基础上进行改进，综合考虑轨迹的时空信息，挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征。
Lee 等的方法从空间位置出发对轨迹进行聚类，主要包括轨迹划分或简化，线段空间聚类和表征轨迹提取 3 个步骤，流程如图 1 所示。该方法参与聚类的对象为线段，因此，首先需将轨迹按照一定的原则处理为线段。研究移动物体完整生命过程的位置变化时，将轨迹按照起止点简化为线段（OD 方式）；研究移动物体部分生命过程的移动模式时，将轨迹按照特征点划分为多条线段（MDL 方
10 期
吴笛等：基于密度的轨迹时空聚类分析
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率活动时，才能准确得到时空规律；探测时间区间，则要求物体规律性移动的意义较为明显，这样才有利于判断出重要的时间区间。目前，从轨迹角度将时间和空间同时参与聚类分析的研究较少，但是，在时空数据挖掘领域已有相关研究。Pei 等[12]提出的时间窗口 k 阶邻近距离同时考虑时空属性，考察两点在时间窗口内的空间邻近性。点与点之间的空间和时间距离度量较为简单，一些轨迹模式挖掘方法是将轨迹表达为一系列的点，用各点间的时间间隔度量时间维的变化[13]。因此，仍然从线型轨迹角度进行时空分析，关注物体移动过程的变化，如果有合适的方法度量线状轨迹间的空间和时间距离，就可用类似的思路解决轨迹的时空聚类问题。
相交，相离、相交部分的大小等方面进行考察，与杰卡德距离度量 2 个集合差异性的思路类似。与一般集合差异性度量不同，时间距离需考察相离和相交 2 种情况，对于相离的时间区间也要考察相离部分
的长短，因此更为复杂。
2 个时空线段的时间跨度分别为 Ti、Tj。首先定义时间区间的时间差（ΔTi）j ，如式（2）所示：没有重叠区域时（图 3(a)），二者相离的时间；存在重叠区域时（图 3(b)），二者相交的时间；规定相离为正，相交

基于群组与密度的轨迹聚类算法

第47卷第4期Vol.47No.4计算机工程Computer Engineering2021年4月April2021基于群组与密度的轨迹聚类算法俞庆英1，2，赵亚军1，2，叶梓彤1，2，胡凡1，2，夏芸1，2（1.安徽师范大学计算机与信息学院，安徽芜湖241002；2.安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室，安徽芜湖241002）摘要：现有基于密度的聚类方法主要用于点数据的聚类，不适用于大规模轨迹数据。

针对该问题，提出一种利用群组和密度的轨迹聚类算法。

根据最小描述长度原则对轨迹进行分段预处理找出具有相似特征的子轨迹段，通过两次遍历轨迹数据集获取基于子轨迹段的群组集合，并采用群组搜索代替距离计算减少聚类过程中邻域对象集合搜索的计算量，最终结合群组和密度完成对轨迹数据集的聚类。

在大西洋飓风轨迹数据集上的实验结果表明，与基于密度的TRACLUS轨迹聚类算法相比，该算法运行时间更短，聚类结果更准确，在小数据集和大数据集上的运行时间分别减少73.79%和84.19%，且运行时间的减幅随轨迹数据集规模的扩大而增加。

关键词：群组；密度；群组可达；邻域搜索；轨迹聚类开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：俞庆英，赵亚军，叶梓彤，等.基于群组与密度的轨迹聚类算法［J］.计算机工程，2021，47（4）：100-107.英文引用格式：YU Qingying，ZHAO Yajun，YE Zitong，et al.Trajectory clustering algorithm based on group and density［J］. Computer Engineering，2021，47（4）：100-107.Trajectory Clustering Algorithm Based on Group and DensityYU Qingying1，2，ZHAO Yajun1，2，YE Zitong1，2，HU Fan1，2，XIA Yun1，2（1.School of Computer and Information，Anhui Normal University，Wuhu，Anhui241002，China；2.Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security，Anhui Normal University，Wuhu，Anhui241002，China）【Abstract】The existing density-based clustering methods are mainly used for point data clustering，and not suitable for large-scale trajectory data.To address the problem，this paper proposes a trajectory clustering algorithm based on group and density. According to the principle of Minimum Description Length（MDL），the trajectories are preprocessed by segments to find out the sub trajectories with similar characteristics.The group set based on the sub trajectories is obtained by traversing the trajectories dataset twice，and the group search is used to replace the distance calculation to reduce the calculation amount required for the neighborhood object set search in the clustering process.Finally，the trajectory data set is clustered by combining the group and density.Experimental results on Atlantic hurricane track dataset show that，compared with the density-based TRACLUS track clustering algorithm，the running time of the proposed algorithm is less and the clustering results are more accurate.The running time on the small dataset and large dataset is reduced by73.79%and84.19%respectively，and the reduction of running time increases with the expansion of track dataset.【Key words】group；density；group reachability；neighborhood search；trajectory clusteringDOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00574250概述随着定位、通信和存储技术的快速发展，车辆行驶轨迹数据、用户活动轨迹数据以及飓风轨迹数据等大量移动对象的轨迹数据可被搜集和存储。

时空数据库中的轨迹分析与模式识别

时空数据库中的轨迹分析与模式识别时空数据库是一种用于存储和管理大量时空数据的数据库系统。

随着移动设备和物联网技术的普及，时空数据的规模和复杂性也在不断增加。

轨迹数据作为一种重要的时空数据类型，记录了物体或个体在不同时间和空间位置上的运动轨迹。

轨迹分析和模式识别是时空数据库中的关键任务，可以帮助我们从大规模的轨迹数据中挖掘出有价值的信息。

轨迹数据的分析与模式识别可以用于许多实际应用领域，如交通管理、城市规划、环境监测等。

在交通管理方面，通过对车辆轨迹数据的分析与模式识别，可以实现交通流量预测、拥堵情况分析、交通信号优化等功能，从而提高交通效率和安全性。

在城市规划领域，通过对行人轨迹数据的分析与模式识别，可以了解城市人群的行为模式，为城市规划和建设提供科学依据。

在环境监测方面，通过对空气质量传感器轨迹数据的分析与模式识别，可以实现空气污染源的识别和监测，从而保护环境和人民健康。

轨迹分析的核心任务之一是轨迹数据的聚类。

聚类算法可以将具有相似轨迹模式的数据点归为一类，从而揭示出轨迹数据的聚集区域和热点区域。

常见的轨迹聚类算法包括基于距离的聚类算法和基于密度的聚类算法。

基于距离的聚类算法，如K-means算法和K-medoids算法，通过计算轨迹之间的距离来确定聚类结果。

基于密度的聚类算法，如DBSCAN算法和OPTICS算法，将轨迹点密度高的区域作为聚类结果。

在轨迹聚类的基础上，轨迹模式识别可以进一步挖掘出轨迹数据中的重要模式。

轨迹模式是指一组具有相似运动行为的轨迹，通过对轨迹之间的相似性度量，可以将轨迹数据划分为不同的模式类别。

常见的轨迹模式识别算法包括基于距离的模式识别算法和基于概率模型的模式识别算法。

基于距离的模式识别算法，如DTW算法和LCSS算法，通过计算轨迹之间的距离或相似性度量来确定模式类别。

基于概率模型的模式识别算法，如HMM模型和马尔可夫链模型，通过建立概率模型来描述轨迹数据的生成过程，从而实现模式识别。

轨迹数据挖掘：概述

轨迹数据挖掘：概述Trajectory Data Mining: An Overview位置采集和移动计算技术的进步已经产生了大量的空间轨迹数据，这些数据代表了移动物体（如人，车辆和动物）的移动性。

在过去十年中，已经提出了许多技术来处理，管理和挖掘轨迹数据，促进了广泛的应用。

在本文中，我们对轨迹数据挖掘的主要研究进行了系统的调研，提供了该领域的全景及其研究课题的范围。

根据轨迹数据的推导，轨迹数据预处理，轨迹数据管理以及各种挖掘任务（如轨迹模式挖掘，异常值检测和轨迹分类）的路线图，调研探讨了连接，相关性，以及这些现有技术之间的差异。

这项调研还介绍了将轨迹转换为其他数据格式（如图，矩阵和张量）的方法，可以应用更多的数据挖掘和机器学习技术。

最后，提出了一些公共轨迹数据集。

这项调研可以帮助塑造轨迹数据挖掘领域，从而快速了解这一领域对社区的影响。

类别和主题描述符：H.2.8 [数据库管理]：数据库应用- 数据挖掘，空间数据库和GIS; I.2.6 [人工智能]：学习- 知识获取一般术语：算法，测量，实验附加关键词和短语：时空数据挖掘，轨迹数据挖掘，轨迹压缩，轨迹索引和检索，轨迹模式挖掘，轨迹异常值检测，轨迹不确定性，轨迹分类，城市计算1.引言空间轨迹是由地理空间中的运动物体产生的轨迹，通常由一系列时间顺序的点表示，例如p1 →p2 → · · · → p n，其中每个点包括地理空间坐标集和时间戳，如p = (x, y, t)。

位置采集技术的进步产生了无数的空间轨迹，代表了各种移动物体（如人，车辆和动物）的移动性。

这些轨迹为我们提供了前所未有的信息来了解移动物体和位置，促进了基于位置的社交网络[Zheng 2011]，智能交通系统和城市计算领域的广泛应用[Zheng et al. 2014b]。

这些应用的流行又要求系统地研究新的计算技术，以从轨迹数据中发现知识。

在这种情况下，轨迹数据挖掘已经成为越来越重要的研究课题，引起了计算机科学，社会学和地理学等众多领域的关注。

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ｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓａｍｐｌｅｖａｒｉａｎｃｅａｐｐｒｏａｃｈａｎｄｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ－ｉｎｔｅｒｖａｌａｐｐｒｏａｃｈｉｓｔｅｓｔｅｄｂｏｔｈｏｎｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｎｄｒｅａｌｄａｔａｓｅｔｓ．Ｉｔｉｓｉｎｄｉ～
第８卷
第ＣＨＩＮＡＳＣＩＥＮＣＥＰＡＰＥＲ
Ｖｏｌ＿８Ｎｏ．１０
０ｃｔ．２０１３
２０１３年１Ｏ月
组移动模式挖掘中轨迹聚类的置信区间法
蒋夏军，皮德常，张育平
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｔｈｅｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔａｎｃｅａｎｄａｖｅｒａｇｅｄｉｓｔａｎｃｅｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓａｒｅｄｅｆｉｎｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｄｔｈｅｎｓａｍｐｌｅｖａｒｉａｎｃｅａｐｐｒｏａｃｈａｎｄｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ－ｉｎｔｅｒｖａｌａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｒｅｐｒｏｖｉｄｅｄ．Ｔｈｅｔｗｏａｐｐｒｏａｃｈｅｓｃａｎｄｉｓｃｏｖｅｒａｌｌｔｈｅｏｂｊｅｃｔｐａｉｒｓｔｈａｔｈａｖｅｓｉｍｉｌａｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓａｔｃｅｒｔａｉｎｔｉｍｅｉｎｔｅｒｖａｌｓ．Ｕｓｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓａｍｐｌｉｎｇｇｒａｎｕ — ｌａｒｉｔｉｅｓｏｆｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｄｉｓｔａｎｃｅｃａｎｇｒｅａｔｌｙｄｅｐｒｅｓｓｔｈｅｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏ —
ｍｏｖｅｍｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｍｉｎｉｎｇｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ
ＪｉａｎｇＸｉａｊｕｎ，ＰｉＤｅｃｈａｎｇ，ＺｈａｎｇＹｕｐｉｎｇ
（南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京２１００１６）
摘要：在借鉴空间数据挖掘技术的基础上，定义了移动对象轨迹之间的时态距离和平均距离，提出了标准差法和置信区间法
两种轨迹聚类算法。两种方法能够找出所有具有相似轨迹的对象对，在不同距离采样点数的基础上配合使用两种方法能够明显降低轨迹聚类算法的时间复杂度。基于标准差法和置信区间法的轨迹聚类算法在仿真数据集和真实数据集进行了验证。表明两种方法能够为其他轨迹聚类算法进行数据筛选，筛选后的数据量将大大减少，从而可提高算法效率。
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）
ｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｔｗｏａｐｐｒｏａｃｈｅｓｃａｎａｌｓｏｂｅｕｓｅｄａｓｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｏｔｈｅｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｃａｎｇｒｅａｔｌｙ
关键词：知识工程；轨迹聚类；组模式挖掘；置信区间；时空数据挖掘中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：２０９５ —２７８３（２０１３）１０ —０９８１ —０５
Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ－ｉｎｔｅｒｖａｌａｐｐｒｏａｃｈｏｆｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｒｇｒｏｕｐ