時(shí)間：2015-08-10 15:56:47 點(diǎn)擊：次
來(lái)源：PPV課大數(shù)據(jù) 作者：

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數(shù)據(jù)豐富性：在海量的軌跡數(shù)據(jù)背后隱藏著全國(guó)實(shí)時(shí)路況信息、物流運(yùn)輸狀態(tài)信息和我國(guó)不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及供需關(guān)系的變化。對(duì)于我國(guó)道路基礎(chǔ)建設(shè)、交通路徑規(guī)劃、物流車輛調(diào)度,、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)等方面有著積極意義。

準(zhǔn)備如何挖掘這些數(shù)據(jù)?

軌跡數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量軌跡數(shù)據(jù)的集合 C 中發(fā)現(xiàn)隱含模式m 和知識(shí) n 的結(jié)果 S。因此，軌跡數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程可以看作為一個(gè)函數(shù)：£ : C→S(m, n),，輸入是軌跡數(shù)據(jù),，輸出是隱含模式 m 和知識(shí) n。通過(guò)使用某些技術(shù),、理論,，從大量的軌跡數(shù)據(jù)提取模式、發(fā)現(xiàn)龐大知識(shí)的一個(gè)過(guò)程,。

軌跡數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)類型和所使用的方法密切相關(guān),，所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)的價(jià)值受到數(shù)據(jù)挖掘算法的影響，目前常用的軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有規(guī)則歸納,、概念簇集,、關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)等。目前的軌跡數(shù)據(jù)挖掘研究工作中主要為軌跡聚類,、軌跡分類,、離群點(diǎn)檢測(cè)、興趣區(qū)域,、隱私保護(hù),、位置推薦等方面。

物流數(shù)據(jù)挖掘做什么用?

物流車輛的海量大數(shù)據(jù)中包含著許多關(guān)于交通路況,、車輛運(yùn)行甚至社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)態(tài)的信息,。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析車輛行駛距離、停車時(shí)間,、地理位置,、車輛特征等多個(gè)維度的信息可以發(fā)現(xiàn)貨運(yùn)車輛的行為特征、區(qū)域物流的流量分布等,，為物流公司提供基于時(shí)間,、成本,、路線等車輛調(diào)度的應(yīng)用服務(wù)提供了可靠的理論依據(jù)和技術(shù)支持，同時(shí)也可以為政府提供物流運(yùn)價(jià)指數(shù),、貨運(yùn)效率指數(shù)等優(yōu)先經(jīng)濟(jì)指標(biāo),。

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