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手機(jī)信令具有時空序列性以及數(shù)據(jù)量大、采樣頻率不均、定位精度低與基站振蕩等特點，導(dǎo)致傳統(tǒng)手機(jī)信令聚類方法數(shù)據(jù)密度分布不均、時空開銷大且聚類效果差。提岀一種用于手機(jī)信令的時空密度軌跡點識別算法。將手機(jī)信令數(shù)據(jù)網(wǎng)格化以統(tǒng)一評估尺度，根據(jù)振蕩噪聲特征對網(wǎng)格簇進(jìn)行時空聯(lián)結(jié)減少空間不確定性和計算量，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)軌跡的曲折性以及移動與停留時間重新定義網(wǎng)格簇內(nèi)軌跡點時空移動能力，計算網(wǎng)格簇的時空密度以判斷用戶停留區(qū)域，并采集具有移動停留標(biāo)簽的軌跡數(shù)據(jù)以驗證算法有效性和識別效率。實驗結(jié)果表明，該算法識別精度較改進(jìn) DBSCAN算法更高，適用于識別手機(jī)信令數(shù)據(jù)停留區(qū)域，對復(fù)雜軌跡停留區(qū)域的識別效果更好。
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