计算机应用研究

作者：苗登逢,肖跃雷,

单位：1.西安邮电大学a.计算机学院;b.现代邮政学院,西安710121；2.陕西省信息化工程研究院,西安710075；

关键词：密度聚类,职住地识别,K-均值,基于密度的噪声空间聚类算法,KD-tree,K-近邻,

基金：国家自然科学基金资助项目(61741216)；国家重点研发计划资助项目(2018YFC08242-04)；陕西省科技统筹创新工程计划资助项目(2016KTTSGY01-03)；；

为了从移动终端位置数据中精准识别居民职住地，提出了一种基于时空约束密度聚类的职住地识别方法。首先，利用基于K-means的DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）时空驻点聚类过程将居民多天的原始轨迹点分成不同的时空驻点簇；然后，利用基于速度阈值的停留点簇和移动点簇识别过程将居民的每一个时空驻点簇区分为停留点簇或移动点簇；接着，利用基于K近距离的DBSCAN重要停留点聚类过程将居民的停留点分成不同的重要停留点簇；最后，利用基于KD-tree优化的KNN（K-nearest neighbor）职住地识别过程将居民的每个重要停留点识别为工作地、居住地、职住同一区域或兴趣地点区域。实验结果表明，该方法的每个过程都是合理有效的，并且最终的职住地识别效果要优于时间阈值法、累加时间法和信息熵法。

来源：2022年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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