一种基于固定站点的交通网络的凝聚聚类算法-中国科技论文在线.PDF

中国科技论文在线 一种基于固定站点的交通网络的凝聚聚类 算法 李攀* 5 （北京邮电大学网络技术研究院，北京100876 ） 摘要：随着智能手机和移动互联网的发展，出现了越来越多的基于地理位置的服务(LBS), 而在这些服务中对实时位置数据的分析显得十分重要。在本文中，针对拥有固定站点的交通 网络的特点，基于用户汇报GPS 数据，提出一种基于固定站点的交通网络的凝聚聚类算法。 10 在本算法中，引入可能的线路列表作为用户状态，并根据车辆是否临近站点来判断是否更新 用户状态，引入三个聚合因子作为对象相似标准。实验证明，本算法可实现在固定站点的交 通网络中用户GPS 数据高效的聚类及线路识别。 关键词：凝聚聚类；固定站点的交通网络；LBS ；GPS 中图分类号：TP391 15 An Agglomeration Clustering Algorithm in the Tranffic Network with Stops LI Pan (Beijing University of Posts and Telecommunications, State Key Lab of Switching Networking 20 Technology, Beijing 100876) Abstract: With the development of smart phone and mobile Internet, there appears more and more location-based services(LBS), in w hich real-time location analysis is very important. In this paper, we proposed an agglomeration clustering algorithm in the tranffic network with stops , in view of the characteristics of the tranffic network, based on the GPS data reported by users. In the 25 algorithm, we introduce possible lines list as the state of user, and according to whether the vehicle is near stop to judge whether updating the state of user. And we introduce three agglomeration factors as the similarity between objects. Experiments show that this algorithm can achieve efficient clustering and line recognition with GPS data reported by users. Key words : agglomeration clustering; tranffic network with stops ; LBS; GPS 30 0 引言 近年来，随着智能手机的普及，移动互联网以及定位技术（如:GPS）的日渐成熟，对 于位置数据的实时分析逐渐成为研究的热点。现有的聚类算法的研究中，针对不同的需求提 出了许多的聚类算法，非常经典的如K-medoids 、K-means [1]等，是一种基于质心的聚类技 35