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章志刚

作品数:4 被引量:78H指数:3
供职机构:华东师范大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇手机
  • 2篇大数据
  • 1篇低质
  • 1篇异常检测
  • 1篇人口
  • 1篇人口流动
  • 1篇时间开销
  • 1篇数据管理
  • 1篇通信开销
  • 1篇下界
  • 1篇近邻查询
  • 1篇开销
  • 1篇基于手机
  • 1篇海量
  • 1篇分布式
  • 1篇概念漂移
  • 1篇K近邻
  • 1篇K近邻查询
  • 1篇查询
  • 1篇城市

机构

  • 4篇华东师范大学
  • 1篇西华师范大学

作者

  • 4篇章志刚
  • 3篇金澈清
  • 2篇周傲英
  • 1篇毛嘉莉
  • 1篇王晓玲
  • 1篇包婷

传媒

  • 2篇软件学报
  • 1篇华东师范大学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于手机大数据的城市人口流动分析系统被引量:15
2015年
分析城市人口流动行为有助于合理分配社会资源,有效应对交通压力、维护社会公共治安等.传统的人工分析方法,如问卷调查、座谈访问等,成本高昂且低效率.智能手机的不断发展与普及在为人们日常生活带来极大便利的同时,所产生的用户移动轨迹数据为有效分析城市人口流动行为提供了可能.然而,海量、低质的轨迹数据给查询分析工作带来了诸多挑战.文中提出了一个分布式人口流动分析框架,采用多节点处理任务,从而提升了算法的执行能力和可扩展性.利用手机运营商提供的手机轨迹数据,分析城市人口流动情况,建立了多个模型,包括进出城市的人口流动行为分析模型、市内各区县间的人口流动行为分析模型、居民工作地/居住地人口分析模型.与传统方法相比,本方案的成本更低,效率更高,覆盖人群更广.
包婷章志刚金澈清
关键词:人口流动
轨迹大数据异常检测:研究进展及系统框架被引量:59
2017年
定位技术与普适计算的蓬勃发展催生了轨迹大数据,轨迹大数据表现为定位设备所产生的大规模高速数据流.及时、有效地对以数据流形式出现的轨迹大数据进行分析处理,可以发现隐含在轨迹数据中的异常现象,从而服务于城市规划、交通管理、安全管控等应用.受限于轨迹大数据固有的不确定性、无限性、时变进化性、稀疏性和偏态分布性等特征,传统的异常检测技术不能直接应用于轨迹大数据的异常检测.由于静态轨迹数据集的异常检测方法通常假定数据分布先验已知,忽视了轨迹数据的时间特征,也不能评测轨迹大数据中动态演化的异常行为.面对轨迹大数据低劣的数据质量和快速的数据更新,需要利用有限的系统资源处理因时变带来的概念漂移,实时地检测多样化的轨迹异常,分析轨迹异常间的因果联系,继而识别更大时空区域内进化的、关联的轨迹异常,这是轨迹大数据异常检测的核心研究内容.此外,融合与位置服务应用相关的多源异质数据,剖析异常轨迹的起因以及其隐含的异常事件,也是轨迹大数据异常检测当下亟待研究的问题.为解决上述问题,对轨迹异常检测技术的研究成果进行了分类总结.针对现有轨迹异常检测方法的局限性,提出了轨迹大数据异常检测的系统架构.最后,在面向轨迹流的在线异常检测、轨迹异常的演化分析、轨迹异常检测系统的基准评测、异常检测结果语义分析的数据融合以及轨迹异常检测的可视化技术等方面探讨了今后的研究工作.
毛嘉莉金澈清章志刚周傲英
关键词:异常检测概念漂移
面向轨迹大数据的管理及查询研究
近年来,随着智能手机等移动定位设备的大量使用,人们在生产生活中获得了飞速增长的轨迹大数据。该类大数据包含了车、人、动物甚至商品的移动行为。由于数据采集来源广、数据量大、数据增长快等原因,轨迹大数据往往以分布式形式存储。海...
章志刚
关键词:数据管理通信开销时间开销
面向海量低质手机轨迹数据的重要位置发现被引量:3
2016年
重要位置是指人们在日常生活中的主要活动地点,比如居住地和工作地.智能手机的不断发展与普及为人们的日常生活带来了极大的便利.除了通话、上网等传统应用之外,手机连接基站自动生成的日志记录也是用于用户行为模式挖掘的重要数据来源,例如重要位置发现.然而,相关工作面临着诸多挑战,包括轨迹数据规模庞大、位置精度低以及手机用户的多样性.为此,提出了一个通用解决框架以提高轨迹数据可用性.该框架包含一个基于状态的过滤模块,提高了数据的可用性,以及一个重要位置挖掘模块.基于此框架设计了两种分布式挖掘算法:GPMA(grid-based parallel mining algorithm)和SPMA(station-based parallel mining algorithm).进一步地,为提高挖掘结果的准确性和精确度,从3个方面进行优化:(1)使用多元数据的融合技术,提高结果的准确性;(2)提出了无工作地人群的发现算法;(3)提出了夜间工作人群的发现算法.理论分析和实验结果表明,所提算法具有较高的执行效率和可扩展性,并具有更高的精度.
章志刚金澈清王晓玲周傲英
关键词:低质
共1页<1>
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