Abstrakt. Trajectory klustering har spelat en avgörande roll i dataanalys eftersom det avslöjar underliggande trender av rörliga objekt. På grund av sin sekventiella karaktär tas kursdata ofta emot stegvis, t.ex. kontinuerliga nya punkter som rapporterats av GPS-systemet. Eftersom befintliga klusteralgoritmer för bana utvecklas för statiska datauppsättningar är de dock inte lämpliga för inkrementell klusterbildning med följande två krav. För det första bör klusterbildningen behandlas effektivt, eftersom den ofta kan begäras. För det andra måste enorma mängder kursdata tillgodoses, eftersom de kommer att ackumuleras hela tiden. I detta dokument föreslås ett stegvist klustersystem för banor. Den innehåller två delar: underhåll av mikrokluster online och skapande av makrokluster offline. För online-del, när ett nytt gäng av banor anländer, varje bana förenklas till en uppsättning riktade linjesegment för att hitta kluster av banor underdelar. Mikro-kluster används för att lagra kompakta sammanfattningar av liknande banlinjesegment, som tar mycket mindre plats än råa banor. När nya data läggs till uppdateras mikrokluster stegvis för att återspegla förändringarna. För offline del, när en användare begär att se nuvarande klusterresultat, makro-kluster utförs på uppsättningen av mikro-kluster snarare än på alla banor under hela tidsperioden. Eftersom antalet mikrokluster är mindre än antalet ursprungliga banor, genereras makrokluster effektivt för att visa klusterresultat av banor. Experimentella resultat på både syntetiska och verkliga datauppsättningar visar att vårt ramverk uppnår hög effektivitet och hög klusterkvalitet.
REF anpassar TraClus för online-bana kluster.
Incremental Clustering for Trajectories
{'venue': 'DASFAA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}