给大家推荐9篇关于密度聚类的计算机专业论文

今天分享的是关于密度聚类的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到密度聚类等主题,本文能够帮助到你

基于出租车GPS的上车点推荐系统的设计与实现

这是一篇关于扬招打车,GPS数据处理,密度聚类,小程序客户端的论文, 主要内容为除了兴起的网约车,传统的扬招打出租车方式在城市居民日常出行中依然占有很大的比例,并且随着移动设备的普及及其定位技术的发展,出租车的轨迹变的易于记录和收集,这些轨迹蕴含着丰富的信息。研究这些轨迹数据,除了能够对出租车本身的速度、方向等特征进行分析,还能够了解出租车本身的活动情况以及城市居民的出行情况,并且将从中获取的信息应用于居民日常出行中。数据挖掘技术为研究轨迹数据提供了基础,本文将基于出租车GPS提供的位置信息,设计上车点推荐系统。主要包含如下工作:1.基于出租车GPS的乘客上车点方法的研究。首先对微软亚洲研究院提供的出租车GPS数据进行降噪和地图匹配等预处理工作后获取出租车停留点数据集,然后提出了基于时空的密度聚类算法将出租车停留点数据进行聚类获取候选推荐点数据集,最后基于用户的时间和位置信息得到乘客上车推荐点及其车辆数量信息。2.设计和实现了基于出租车GPS的上车点推荐系统原型。该系统分为小程序客户端和接口服务器端,小程序端作为用户可视化操作界面,包含用户登录、周围兴趣点查询、用户推荐点查询、天气查询、出行路线规划等几个模块,这些模块包含了用户出行时关心的信息,为用户出行提供了方便。

基于出租车轨迹数据的载客高峰时段和热点区域分析与展示

这是一篇关于出租车GPS轨迹数据,时空特征分析,密度聚类,出租车载客分布系统的论文, 主要内容为随着国家对城市化进程的大力发展,城市人口逐年增加,居民的出行需求日益复杂,对城市交通造成了一定的压力。而出租车作为城市居民日常出行的公共交通工具之一,因其灵活性和便捷性,在满足居民短途出行需求的同时,可以缓解交通压力,促进城市的经济发展。然而,城市居民出行的随机性和出租车行驶的机动性,导致了城市居民和出租车司机双方信息的不对等,出租车供求不均。为解决上述问题,本文基于成都市出租车GPS历史轨迹数据,分析并挖掘出了出租车载客高峰时段和热点区域,为城市出租车的分配提供了一定的参考价值。其主要工作内容如下:(1)轨迹数据的预处理。本文以成都市一万多辆出租车GPS轨迹数据作为研究数据,首先进行Spark计算引擎的配置,然后通过Python语言实现轨迹数据预处理过程。该过程主要包括数据清洗、载客点提取、数据筛选以及坐标转换等,最终得到有效的实验样本数据。(2)出租车载客行为的时空分布特征分析。本文基于出租车载客有效样本数据,进行出租车载客行为的时空特征分析。通过数学统计方法对不同时间段内的出租车载客量进行计算,得到工作日和非工作日的载客高峰;利用Arc GIS工具核密度分析对出租车载客点空间分布进行展示,以得到载客空间的分布规律。(3)出租车载客热点的挖掘。本文基于出租车轨迹数据密度分布不均的特点,提出一种基于密度分区的聚类算法,通过计算轨迹数据点的密度峰值,进行快速密度分区,最后合并各部分分区聚类结果并输出,以得到精准的出租车载客热点区域。(4)基于出租车载客高峰时段和热点区域的系统搭建。本文基于上述研究内容,针对系统用户即出租车司机和乘客,结合Vue前端架构、Docker容器和Postgre SQL数据库,搭建出租车载客高峰时段和热点区域展示系统,对研究结果进行清晰直观的可视化展示。

基于密度的聚类算法研究及其在图书推荐系统中的应用

这是一篇关于密度聚类,密度峰值,Warshall算法,协同过滤,推荐系统的论文, 主要内容为聚类算法在数据挖掘、模式识别和机器学习等领域有着广泛的应用,它是数据挖掘技术中的重要组成部分。海量数据的出现,使数据挖掘技术的应用层出不穷,其中聚类分析是大数据处理的基本操作。聚类算法就是将相似的元素划分在一类,将差别大的元素划分在不同类。本文研究了各种经典聚类算法,其中密度聚类和密度峰值聚类算法是着重研究的,在此基础上提出了相应的改进算法,并将改进算法应用于图书推荐系统。具体研究内容包括以下三个方面:(1)针对密度聚类算法计算的复杂性,提出一种利用Warshall算法降低其复杂性的改进算法W-DBSCAN。在密度聚类算法中,相似度高的数据是密度相连的,本文构造了一个矩阵(n×n),其中元素(x,y)标记为1指的是数据x和y是直接密度可达,然后利用Warshall算法计算该矩阵的可达矩阵,可达矩阵指密度相连的数据。通过Warshall算法,将求解密度相连问题转化为求解可达矩阵问题,降低了算法的复杂性。(2)针对密度峰值算法需要在决策图上选择质心点并不适应于所有数据的问题,提出一种新的集成聚类算法IDF。首先,将局部密度最大的数据对象作为第一个质心;其次,从它出发采用W-DBSCAN算法进行聚类,得到第一个簇;然后从剩余数据中寻找局部密度最大的数据对象,即没有划分类别的数据中局部密度最大的数据,将它作为另一个质心,继续用W-DBSCAN算法进行聚类;最后,通过迭代上述步骤直到所有数据被处理,算法结束。(3)针对大学生在学校图书馆中盲目选择图书或者不知道有哪些图书适合自己阅读的问题,利用聚类和协同过滤算法提出了一个高校图书推荐系统,通过IDF算法聚类得到的第一类结果是所有读者最感兴趣内容,将该部分内容对新加入图书馆的读者推荐解决了“冷启动”问题。首先,搜集并整理数据:然后对读者的历史浏览记录聚类,即对读者进行了划分;最后,利用协同过滤算法计算目标读者的Top-n邻居集,并生成推荐。

基于密度的聚类算法研究及其在图书推荐系统中的应用

精准化环境监测预警系统的设计与实现

这是一篇关于环境监测,预警系统,数据流,异常检测,密度聚类的论文, 主要内容为近几年随着环境监测信息化建设逐步走向深入,环境监测预警系统在环保建设、污染防治等领域也变得愈发重要,然而目前系统获取准确的预警和监测数据仍具有挑战性。由于受恶劣环境、突发事件等因素影响,监测数据异常时有发生,此类异常使得监测数据质量急剧下降,给环境监测预警和相关管理决策带来很大的阻碍。传统的环境监测预警系统利用传感器技术实现对环境信息数据的实时监测,通过人工设置的阈值简单地判断监测数据值是否正常,但是却很难检测出其中隐含的异常数据,同时传统的异常检测方法并不适用于环境监测预警系统中复杂的数据流环境,数据流中的异常数据难以被传统的检测方法检测出来。因此研究针对数据流的异常检测方法并基于此方法开发出精准化的环境监测预警系统,对提升系统的应急防治和管理决策能力具有重要意义。本文针对环境监测预警系统的数据流进行异常检测方法研究,主要工作如下:(1)环境监测预警系统需求分析与设计,首先根据需求背景进行功能需求和非功能需求分析,其次根据需求分析设计了系统架构和功能模块,最后对主要功能模块进行详细设计。(2)基于自适应参数密度聚类的数据流异常检测方法研究,首先根据传感器数据流的时间相关性对传感器历史数据进行数据预处理,通过引入初始点选择优化并实现聚类半径参数的自适应从而实现数据聚类,其次通过滑动窗口获取数据流并提取其空间特征,最后通过线性遍历比较和空间特征值判断完成多种异常类型数据的检测。(3)环境监测预警系统实现与测试,首先根据系统设计完成系统基础模块的部署,随后结合Vue和Spring Boot技术完成系统功能的前后端编码工作,最后对环境监测预警系统进行功能测试和非功能测试,测试结果表明本文设计的环境监测预警系统达到了预期效果并且在一定并发情况下具有良好的吞吐率,适用于环境监测精准化预警和管理的场景。

基于出租车GPS的上车点推荐系统的设计与实现

分布式环境下大规模轨迹流伴随模式计算及优化

这是一篇关于轨迹流,伴随模式,密度聚类,数据分区,实时响应的论文, 主要内容为随着定位技术的广泛使用,轨迹数据呈现爆炸式增长,并产生了以轨迹流形式收集的海量时空数据,如何从轨迹流中挖掘有用的信息是当前对时空数据研究的主要问题之一。从轨迹流中挖掘伴随模式是指在同一时间发现具有高度相似行为的群体,对于交通管理、推荐系统的实时应用至关重要。然而,现有的研究成果在实时数据响应方面存在效率不高的问题,难以满足现实应用的需求。本文针对轨迹流的伴随模式挖掘展开了深入的研究,主要研究成果如下:(1)在数据分区阶段提出了基于分布式部署方案的二阶段分区策略TSPartition(Two-Stage Partitioning),为分布式环境下轨迹流的伴随模式挖掘框架提供了更高效率的数据划分,保证节点间的分区平衡。TSPartition处理当前快照下的所有轨迹数据的分区问题,首先使用历史哈希,将轨迹数据分发到多个节点排序处理并生成新的哈希值,其次利用新的哈希值将数据均匀分区,将由单节点处理的排序操作交由多节点处理;与现有的普遍采用单节点扫描的数据分区策略相比,TSPartition具有更高的数据分区效率。通过实验表明,TSPartition提高了轨迹流数据分区的效率且保证了分布式聚类的负载均衡。(2)在分布式聚类阶段提出了融合瞬时移动方向的密度聚类算法ADBSCAN(Angle-DBSCAN)和聚类合并算法CM(Cluster Merging),为分布式轨迹流伴随模式挖掘框架提供了高质量的聚类结果,提高了分布式轨迹流挖掘框架对伴随模式的发现能力。ADBSCAN算法处理当前快照下所有轨迹数据的聚类问题,在同时考虑对象间的瞬时移动方向的前提下对当前快照下的所有轨迹点进行密度聚类,与现有的轨迹流伴随模式挖掘框架中普遍采用欧式距离的密度聚类算法相比,ADBSCAN算法为轨迹流的伴随模式提供更高质量的簇。CM算法以ADBSCAN算法的输出作为输入,通过遍历所有簇取并集的方式,解决了由于分布式聚类导致的边界簇被分割的问题,弥补了由于分布式聚类导致的聚类结果偏差。通过实验表明,ADBSCAN和CM的结合提高了轨迹流伴随的发现能力。(3)最后提出了分布式并行伴随模式匹配算法PCPM(Parallel Companion Pattern Matching),并设计了分布式轨迹流伴随模式挖掘框架DCPFS(Distributed Companion Patterns Mining Framework for Streaming Trajectories)。结合分布式流计算引擎Flink,通过分布式并行方案提高伴随模式发现效率。PCPM算法将聚类的簇分发,并将候选伴随广播到多个节点,各节点间并行执行匹配操作,与现有的采用单节点进行模式匹配的算法相比,PCPM算法减少了模式匹配阶段的时间消耗。DCPFS框架基于TSPartition、ADBSCAN、CM和PCPM四个算法,充分利用了Flink在流处理方面的优势,在轨迹流的伴随模式挖掘方面表现出比现有的框架更好的性能。通过实验表明,与单节点轨迹流伴随模式挖掘框架相比,DCPFS框架将轨迹流伴随模式挖掘时间消耗降低了60%～70%,与现有的分布式框架相比,时间消耗降低了20%～30%。