【摘 要】
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近年来,随着大数据获取技术的迅速发展,使得数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛。在日常生活中,人们的出行会产生大量的轨迹信息,这些信息蕴含了丰富的行为规律,通过对轨迹数据进行挖掘,可以为用户提供更加个性化的服务。本文研究是基于高校学生日常出行的应用场景中,根据学生自身行为特性,对学生的轨迹数据进行挖掘,分析其出行规律。本文针对数据预处理、停留点识别和频繁模式挖掘等工作做了以下研究:（1）介绍轨迹数据
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近年来,随着大数据获取技术的迅速发展,使得数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛。在日常生活中,人们的出行会产生大量的轨迹信息,这些信息蕴含了丰富的行为规律,通过对轨迹数据进行挖掘,可以为用户提供更加个性化的服务。本文研究是基于高校学生日常出行的应用场景中,根据学生自身行为特性,对学生的轨迹数据进行挖掘,分析其出行规律。本文针对数据预处理、停留点识别和频繁模式挖掘等工作做了以下研究:（1）介绍轨迹数据基础知识并分析轨迹挖掘中需要用到的关键技术。（2）给出学生移动轨迹预处理算法,在对轨迹数据采集点及其GPS数据进行分析的基础上,将轨迹数据进行坐标转换,对漂移以及异常数据进行过滤;最后对缺失的移动轨迹进行识别并填补,得到修正后的轨迹数据。（3）对轨迹数据中的停留点进行识别提取,对比停留点识别方法,选用改进的TS-DBSCAN聚类算法进行识别,通过获得的簇内停留点,并结合时间信息,提取按时间序列分布的停留点,为挖掘学生日常出行规律做数据支撑。再把获得的停留点语义化,并结合校园建筑和学生出行特点,把停留点都归类到学生不同的停留活动类型之中。（4）对校园环境下学生的出行模式进行了定义,并研究学生一个月的轨迹数据,对其行为轨迹进行分析,将频繁出行模式与频繁序列行为模式在一起做对比,进行可视化图表分析得出该学生的出行规律。
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