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An Algorithm for Mining Gradual Moving Object Clusters Pattern From trajectory streams

Computers, Materials & Continua 2019年第6期59卷 885-901页

作者： Yujie Zhang Genlin Ji Bin Zhao Bo Sheng School of Computer Science and Technology Nanjing Normal UniversityNanjing210023China Department of Computer Science University of Massachusetts Boston100 Morrissey BoulevardBostonMAUSA

The discovery of gradual moving object clusters pattern from trajectory streams allows characterizing movement behavior in real time environment,which leverages new applications and *** the trajectory streams is rapidly evolving,continuously created and cannot be stored indefinitely in memory,the existing approaches designed on static trajectory datasets are not suitable for discovering gradual moving object clusters pattern from trajectory *** paper proposes a novel algorithm of gradual moving object clusters pattern discovery from trajectory streams using sliding window *** processing the trajectory data in current window,the mining algorithm can capture the trend and evolution of moving object clusters ***,the density peaks clustering algorithm is exploited to identify clusters of different *** stable relationship between relatively few moving objects is used to improve the clustering ***,by intersecting clusters from different snapshots,the gradual moving object clusters pattern is *** relationship of clusters between adjacent snapshots and the gradual property are utilized to accelerate updating ***,experiment results on two real datasets demonstrate that our algorithm is effective and efficient.

关键词： trajectory streams pattern mining moving object clusters pattern discovery of moving clusters pattern

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