【摘 要】
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交通事故数据中蕴含细粒度的局部时空模式,但它们往往被数据全集所掩盖而难以被发现.找到合适的数据子集是发现有意义的局部时空模式的重要前提,也是最为烦琐的过程.为此,提出基于张量分解方法自动获取数据子集的交通事故局部时空模式可视分析方法.首先,对交通事故数据集进行张量建模;并运用张量分解方法自动获取一组捕获了数据集各维度上的分布特征的向量,以表征数据集的多维模式;然后,利用这组向量指导数据集的聚类划分
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1402200),国家自然科学基金(61602146),安徽省科技攻关计划(1604d0802009).
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交通事故数据中蕴含细粒度的局部时空模式,但它们往往被数据全集所掩盖而难以被发现.找到合适的数据子集是发现有意义的局部时空模式的重要前提,也是最为烦琐的过程.为此,提出基于张量分解方法自动获取数据子集的交通事故局部时空模式可视分析方法.首先,对交通事故数据集进行张量建模;并运用张量分解方法自动获取一组捕获了数据集各维度上的分布特征的向量,以表征数据集的多维模式;然后,利用这组向量指导数据集的聚类划分,从而将数据全集划分为若干有利于发现局部时空模式的数据子集,并设计了一套可视分析系统,以支持用户半自动化
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