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主编推荐语

全面介绍轨迹数据分析。

内容简介

随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务(Location Based Services,LBS)等技术的发展,轨迹数据领域迎来了大数据时代。

在轨迹大数据背景下,轨迹数据分析的关注度得到持续攀升,它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式,从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径推荐、自然灾害预测与预警、疫情传播监测等诸多领域提供决策支持与服务。

本书以轨迹数据相关分析及挖掘技术为主要研究对象,针对轨迹大数据背景下轨迹数据的特征及分析需求,对数据噪声处理、特征提取、相似性度量、参数依赖及复杂轨迹聚类等问题展了深入研究。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 轨迹与轨迹数据分析概述
  • 1.1.1 轨迹数据来源
  • 1.1.2 轨迹数据特征
  • 1.1.3 轨迹数据分析的关键技术
  • 1.2 轨迹数据挖掘
  • 1.2.1 轨迹数据挖掘方法分类
  • 1.2.2 轨迹数据挖掘的应用
  • 1.2.3 轨迹数据挖掘的挑战与发展趋势
  • 第2章 基于影响空间的噪声检测方法
  • 2.1 问题提出
  • 2.2 影响空间
  • 2.2.1 影响空间概述
  • 2.2.2 噪声特性分析
  • 2.3 噪声检测算法
  • 2.3.1 算法描述
  • 2.3.2 算法分析
  • 2.4 实验评价
  • 2.4.1 数据描述
  • 2.4.2 参数选择
  • 2.4.3 人工数据集上的结果分析
  • 2.4.4 真实数据集上的结果分析
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 基于影响空间的噪声不敏感特征提取框架
  • 3.1 问题提出
  • 3.2 数据特征提取
  • 3.2.1 特殊微簇
  • 3.2.2 微簇中心
  • 3.3 特征提取框架
  • 3.3.1 算法描述
  • 3.3.2 算法分析
  • 3.4 实验评价
  • 3.4.1 数据描述
  • 3.4.2 参数选择
  • 3.4.3 比较算法
  • 3.4.4 MC的代表性分析
  • 3.4.5 人工数据集上的准确性比较
  • 3.4.6 真实数据集上的准确性比较
  • 3.4.7 高维数据集上的准确性比较
  • 3.4.8 框架效率分析
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 散度距离及其无参密度聚类方法
  • 4.1 问题提出
  • 4.1.1 相似性传递效应
  • 4.1.2 人为因素
  • 4.1.3 密度度量
  • 4.2 关键技术
  • 4.2.1 散度距离
  • 4.2.2 无参数处理
  • 4.2.3 密度度量
  • 4.2.4 自动中心点选择
  • 4.3 密度聚类算法
  • 4.3.1 算法流程
  • 4.3.2 算法分析
  • 4.4 实验评价
  • 4.4.1 数据描述
  • 4.4.2 参数选择
  • 4.4.3 人工数据集上的结果比较
  • 4.4.4 真实数据集上的结果比较
  • 4.4.5 高维数据集上的结果比较
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 基于时空密度分析的轨迹聚类算法
  • 5.1 问题提出
  • 5.2 时空密度分析
  • 5.2.1 相关定义
  • 5.2.2 时空密度函数
  • 5.3 轨迹聚类算法
  • 5.3.1 噪声容忍因子
  • 5.3.2 轨迹聚类算法
  • 5.4 实验评价
  • 5.4.1 数据描述
  • 5.4.2 参数选择
  • 5.4.3 NMAST函数的有效性分析
  • 5.4.4 TAD算法的有效性分析
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 轨迹数据分析方法的应用
  • 6.1 天体光谱数据分析
  • 6.1.1 天光背景数据分析
  • 6.1.2 低信噪比光谱分析
  • 6.2 旋转机械故障诊断
  • 6.2.1 问题描述
  • 6.2.2 转子及轴承系统故障简介
  • 6.2.3 转子-轴承故障诊断原型系统
  • 6.2.4 转子系统故障诊断结果展示
  • 6.2.5 轴承故障诊断结果展示
  • 6.3 本章小结
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月,是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社,是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展,已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域,综合出版能力位居全国出版行业前列。