時間：2015-08-10 15:56:47 點擊：次
來源：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)背后隱藏著全國實時路況信息、物流運輸狀態(tài)信息和我國不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平以及供需關(guān)系的變化。對于我國道路基礎(chǔ)建設(shè),、交通路徑規(guī)劃、物流車輛調(diào)度,、經(jīng)濟指標預測等方面有著積極意義。

準備如何挖掘這些數(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 n 的結(jié)果 S,。因此，軌跡數(shù)據(jù)挖掘的過程可以看作為一個函數(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 n。通過使用某些技術(shù),、理論,，從大量的軌跡數(shù)據(jù)提取模式、發(fā)現(xiàn)龐大知識的一個過程,。

軌跡數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識類型和所使用的方法密切相關(guān),，所發(fā)現(xiàn)的知識的價值受到數(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,、離群點檢測、興趣區(qū)域,、隱私保護,、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,、車輛運行甚至社會經(jīng)濟發(fā)展動態(tài)的信息,。通過統(tǒng)計分析車輛行駛距離、停車時間,、地理位置,、車輛特征等多個維度的信息可以發(fā)現(xiàn)貨運車輛的行為特征、區(qū)域物流的流量分布等,，為物流公司提供基于時間,、成本、路線等車輛調(diào)度的應用服務(wù)提供了可靠的理論依據(jù)和技術(shù)支持,，同時也可以為政府提供物流運價指數(shù),、貨運效率指數(shù)等優(yōu)先經(jīng)濟指標。

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