基于近似空间概化的高性能海量复杂时空聚类技术研究

项目名称： 基于近似空间概化的高性能海量复杂时空聚类技术研究

项目编号： No.41401452

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 胡春春

作者单位： 武汉大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 海量复杂的时空数据获取及应用对数据的高效访问及高性能的分析计算提出了新的挑战。如何高效地从中提取有效的时空模式和知识发现已经成为空间数据挖掘中一个重要的研究内容。本项目拟基于MapReduce框架研究高性能的时空聚类技术，以城市内最为频繁的交通流信息和车辆移动轨迹为研究对象，建立起高性能海量复杂时空聚类相关技术与方法的基本思路和框架，解决如何提高聚类质量、算法的有效性和计算性能,以及如何有效地提取有意义的时空模式并加以分析处理等难点和关键问题。设计的算法通过同传统的聚类方法在有效性和计算效率方面加以分析比较并优化。具体研究内容包括：（1）建立快速有效的海量复杂时空数据概化机制；（2）高性能的概化粗糙模糊聚类算法及实例验证；（3）时空聚类的有效性评价及模式分析。本项目的研究成果可拓展应用于城市公共安全应急管理平台中。

中文关键词： 时空聚类；高性能；数据概化；聚类有效性；时空模式

英文摘要： To acquire and explore massive spatio-temporal trajectory dataset put forward the new challenge of efficient access to dataself and high performance calculation and analysis.How to efficiently extract the effective spatio-temporal trajectory patterns and

英文关键词： Spatio-temporal clustering；High performance；Data summarization；Clustering validity；Spatio-temporal pattern