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吴文浩 (吴文浩.) [1] | 吴升 (吴升.) [2] (Scholars:吴升)

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CQVIP PKU CSCD

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时空聚类是数据挖掘研究的主要内容之一,在环境保护、疾病预防与控制、犯罪预防与打击等领域具有重要的应用价值.已有的时空聚类方法中,时间“距离”都认为是真实的间隔,而对于具有社会属性的案事件而言,其在不同时间尺度下具有明显的周期性特征,忽略这些特征将很难反映出案事件真实的时空规律.本文综合考虑多时间尺度下的时间属性,构建等效时空邻近域,并借鉴经典的密度聚类算法,提出了多时间尺度等效时空邻近域密度聚类算法(MTS-ESTN DBSCAN).通过对福州市区2013年案事件数据的聚类分析表明,该方法在案事件时空聚类方面具有可行性,对于进一步深入研究城市犯罪地理具有一定的理论意义和实际价值.

Keyword:

多时间尺度 密度聚类 时空聚类 案事件

Community:

  • [ 1 ] [吴文浩]福州大学
  • [ 2 ] [吴升]福州大学

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Source :

地球信息科学学报

ISSN: 1560-8999

CN: 11-5809/P

Year: 2015

Issue: 7

Volume: 17

Page: 837-845

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