【摘 要】
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随着船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）技术的不断发展以及船舶数量的不断增加,船舶AIS数据量也呈现出爆发式的增长势态。传统的数据挖掘方式已经不能满足当前高效的数据处理需求,因此需要更加有效的技术方法来提升数据挖掘算法的处理效率。分布式数据处理技术的出现为AIS大数据的高效处理提供了新的解决思路,使用MapReduce分布式计算框架对算法进行并
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随着船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）技术的不断发展以及船舶数量的不断增加,船舶AIS数据量也呈现出爆发式的增长势态。传统的数据挖掘方式已经不能满足当前高效的数据处理需求,因此需要更加有效的技术方法来提升数据挖掘算法的处理效率。分布式数据处理技术的出现为AIS大数据的高效处理提供了新的解决思路,使用MapReduce分布式计算框架对算法进行并行化设计已经成为了数据挖掘领域重要的研究方向。本文使用MapReduce分布式计算框架对轨迹压缩算法和聚类算法进行了并行化设计,将并行化算法应用于船舶AIS数据的数据挖掘之中,在保证算法处理效果的前提下,大幅提高了数据挖掘算法的处理效率。具体取得的研究成果如下:（1）针对船舶AIS数据的数据特征,提出了一种两次分段的船舶轨迹分段策略,通过分段处理增强了轨迹段的连续性,有效降低了分布式处理中数据倾斜程度,为分布式处理提供了良好的数据条件。（2）结合MapReduce分布式处理的特性及各种轨迹压缩算法的特点,在船舶轨迹数据压缩处理中引入了局部处理结合全局优化的思想,提出了一种基于MapReduce的并行化船舶轨迹压缩方法,实现了对船舶轨迹的并行化压缩处理,在保证压缩效果的前提下提高了船舶轨迹数据的压缩效率。（3）采用基于密度的DBSCAN聚类算法,提出了一种基于MapReduce的并行化船舶轨迹聚类算法,实现了船舶轨迹数据的局部聚类及类簇信息的合并,提高了船舶轨迹大数据的聚类效率。（4）将并行化船舶轨迹压缩算法和并行化船舶轨迹聚类算法应用于船舶停泊点挖掘之中,实现了停泊点识别算法和聚类算法的并行化,对航道设计、港口规划、船舶避碰等具有一定的参考意义。
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