摘? ?要：文章首先以時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，介紹了時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)模型。其次，對等時(shí)間間隔時(shí)空軌跡采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，生成用戶熱點(diǎn)訪問區(qū)域。最后，以用戶時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)了對熱點(diǎn)訪問區(qū)域的挖掘研究。

關(guān)鍵詞：時(shí)空軌跡;用戶移動(dòng)行為

GPS，RFID，網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的不斷發(fā)展，使得我們對于時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)的收集、存儲與分析成為可能。對時(shí)空軌跡進(jìn)行分析，從大量的用戶移動(dòng)時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)含的移動(dòng)行為模式，對于諸如社會管理、交通系統(tǒng)規(guī)劃與監(jiān)控，基于位置的服務(wù)等領(lǐng)域都有非常重要的作用，同時(shí)也是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

以感知時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以信息學(xué)科的研究方法為工具，對大規(guī)模數(shù)據(jù)背后所隱含的關(guān)聯(lián)影響關(guān)系進(jìn)行定量的建模，對所蘊(yùn)含的規(guī)律知識進(jìn)行系統(tǒng)、完整的抽取，進(jìn)而對已存在的現(xiàn)象進(jìn)行原因解釋，對未來可能出現(xiàn)的事件進(jìn)行預(yù)測[1]，這是一種以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會計(jì)算學(xué)科的研究范疇。

1? ? 時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)的模型

時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)是指在時(shí)間和空間維度下，對移動(dòng)用戶或車輛運(yùn)動(dòng)過程中的軌跡點(diǎn)采樣獲得的數(shù)據(jù)信息。軌跡數(shù)據(jù)包括采樣的時(shí)間信息和當(dāng)時(shí)所處的地理位置空間信息。車輛時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)是指在交通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的約束條件下，在時(shí)間領(lǐng)域具有語義關(guān)系約束。

車輛時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)可以用公式表達(dá)為：

其中，Ti表示第i個(gè)采樣時(shí)間點(diǎn)，Loci表示移動(dòng)用戶在Ti時(shí)間所處的地理位置，Loci的位置信息與地理坐標(biāo)信息表示一致，包含水平坐標(biāo)值和垂直坐標(biāo)值，可以表示為Loci（xi，yi）。本文中的采樣時(shí)間間隔|Tj-Ti|為等時(shí)間間隔數(shù)值。

采樣時(shí)間為等時(shí)間間隔，因此可以將用戶的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)的連續(xù)時(shí)間域轉(zhuǎn)換為離散時(shí)間域，只考慮軌跡數(shù)據(jù)點(diǎn)的空間位置信息，將采樣的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到二維空間域上進(jìn)行表示?？梢圆捎靡?guī)則網(wǎng)格單元的形式來表示用戶的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)，以等規(guī)則空間粒度將空間平面劃分為有限個(gè)網(wǎng)格單元集合，以實(shí)現(xiàn)對連續(xù)空間區(qū)域的離散化處理以及相近軌跡位置點(diǎn)的近似化計(jì)算。假定一個(gè)3×3的平面規(guī)則空間網(wǎng)格集合，如果空間位置Loci落在第k個(gè)網(wǎng)格單元之內(nèi)，則可以使用該網(wǎng)格單元的標(biāo)識號Cellk來代替該二維空間位置[2]，軌跡序列的網(wǎng)格單元示意如圖1所示。

通過這樣的離散化劃分，連續(xù)的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)點(diǎn)就能夠被轉(zhuǎn)換為若干個(gè)離散的網(wǎng)格單元集合，臨近的連續(xù)軌跡數(shù)據(jù)點(diǎn)可以劃分到一個(gè)網(wǎng)格單元中，用相同的網(wǎng)格單元符號表示。因此，原始的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)集為：

可以被轉(zhuǎn)換為如下形式：

2? ? 等時(shí)間間隔的用戶移動(dòng)行為模式挖掘

熱點(diǎn)區(qū)域是指移動(dòng)對象頻繁訪問的空間區(qū)域。對于移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)來說，是指在某個(gè)空間區(qū)域中存在大概率的移動(dòng)數(shù)據(jù)訪問點(diǎn)，這個(gè)區(qū)域被稱作為熱點(diǎn)空間區(qū)域。將原始時(shí)空軌跡映射到三維時(shí)空中，基于規(guī)則網(wǎng)格空間劃分，移動(dòng)軌跡位置點(diǎn)被轉(zhuǎn)換為不同瞬時(shí)的網(wǎng)格單元數(shù)據(jù)（見圖2）。網(wǎng)格單元被按照瞬時(shí)采樣時(shí)間分割為相應(yīng)的多個(gè)時(shí)間曾，在每一個(gè)時(shí)間層，使用密度統(tǒng)計(jì)的方法判定時(shí)空熱點(diǎn)區(qū)域。以cell（i，j）表示第i個(gè)時(shí)間層上的第j個(gè)網(wǎng)格單元，用Rate（cell（i，j））表示網(wǎng)格單元cell（i，j）被移動(dòng)群體訪問的頻率次數(shù)。

將用戶移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)集合用D={M1，M2，...，M6}表示，其中Mi表示第i個(gè)移動(dòng)個(gè)體的歷史軌跡數(shù)據(jù)。本實(shí)驗(yàn)中設(shè)置網(wǎng)格單元規(guī)格為3×3，軌跡數(shù)據(jù)集合如圖3所示。

對該移動(dòng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行用戶訪問頻率次數(shù)計(jì)算之后，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)對用戶熱點(diǎn)區(qū)域訪問軌跡序列的挖掘，具體的算法流程如圖4所示。將軌跡數(shù)據(jù)集映射為規(guī)則的網(wǎng)格單元形式，然后對該網(wǎng)格單元的數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶軌跡訪問頻率值得計(jì)算，形成軌跡頻率值網(wǎng)格單元集合。掃描該集合的網(wǎng)格單元值，如果頻率值Rate（cell（i，j））大于給定的閾值，則標(biāo)識該單元格為熱點(diǎn)區(qū)域。如果頻率值Rate（cell（i，j））不大于給定的閾值，則刪除該網(wǎng)格單元[3]。直到所有的網(wǎng)格單元都掃描完成之后，將符合條件的熱點(diǎn)單元格及支持度值存入移動(dòng)模式集合LS中，判斷該單元格是否等于對應(yīng)的支持度值，如果等于支持度值，則將該單元格加入軌跡序列，否則移除該單元格，直到所有的網(wǎng)格單元判斷完成后，最終的LS集合即是要生成的熱點(diǎn)區(qū)域軌跡序列。

3? ? 結(jié)語

本文介紹了等時(shí)間間隔條件下的用戶移動(dòng)行為模式挖掘問題，對等時(shí)間間隔時(shí)空軌跡采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究。針對等時(shí)間間隔時(shí)空軌跡時(shí)間維度內(nèi)的離散化特征，提出了時(shí)間—空間規(guī)則網(wǎng)格表示的時(shí)空熱點(diǎn)區(qū)域的概念以表示不同時(shí)間切片上的熱點(diǎn)空間區(qū)域，最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了用戶時(shí)空軌跡序列的挖掘算法。

基金項(xiàng)目：遼寧省博士科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目;項(xiàng)目編號：20170520222。遼寧省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題;項(xiàng)目編號：JG17EB142。

作者簡介：陳雪蓮（1979— ），女，黑龍江肇東人，講師，博士;研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。

[參考文獻(xiàn)]

[1]張彥俊，楊曉冬，劉毅，等.基于時(shí)空大數(shù)據(jù)的智慧稽查平臺構(gòu)建研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2019（3）：616-617.

[2]楊杰.基于時(shí)空軌跡大數(shù)據(jù)的群體行為模式挖掘分析關(guān)鍵技術(shù)[D].南京：東南大學(xué)，2015.

[3]呂萍.看美國大數(shù)據(jù)技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展[J].數(shù)字通信世界，2015（5）：46-48.

Abstract：Firstly， based on the spatio-temporal trajectory data， this paper introduces the basic structure of spatio-temporal trajectory data and constructs a spatio-temporal trajectory data model. Secondly， the peer-to-peer interval spatio-temporal track sampling data is studied to generate the user hot spot access area. Finally， based on the user spatio-temporal trajectory data mining algorithm， the research of mining hot spot access area is carried out.

Key words：spatio-temporal trajectory; user mobile behavior