GPS轨迹停留点识别算法

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

7.1 在监控事务中，选择事件，计算等待时间为0的数量作为“Prev”，计算等待时间为0的数量作为“Curr”，统计总数“Totol”，并按事件对结果进行排序。7.2 查看一些非SQL和非ipc等待事件：检查sid和事件，排除常见的等待事件如buffer busy waits和free buffer waits。

GPS定位算法仿真程序包含了详细的说明和示例，同时提供了renix格式的数据文件，非常适合初学者入门GPS算法。

问题与不足： 原始数据处理受限： 未分析原始数据，导致对数据异常原因理解不足 统一处理方法可能造成不一致性 缺乏统一的计算规范，如行驶里程 缺少驾驶事件数据： 未使用加速度数据，导致无法获取重要驾驶事件信息

基于博客数据的社区识别算法，该算法将博客视为一个分层结构，通过对博客文章的内容和链接关系分析，识别出社区。

该GPS轨迹数据集由182位用户参与微软亚洲研究院的Geolife项目，在2007年4月至2012年8月间共同收集。数据包含17,621条轨迹，总距离达1,292,951公里，持续时间超过50,176小时。每个轨迹由时间戳点组成，记录了纬度、经度和海拔高度信息。记录设备包括各种GPS记录仪和GPS手机，采样率不一，其中91.5%的轨迹密集记录每秒1-5次或每5-10米。数据集涵盖了广泛的户外活动，如回家、上班、购物、观光、餐饮、远足和骑自行车等。适用于移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置建议等多个研究领域。大部分数据集在中国北京采集，图示了在北京的分布情况。

（3）行程时长分布图 3为行程时长分布图，从图中可知很多行程均为短行程，其中行程时长大于5分钟且小于10分钟的占比最高，这种现象产生的原因与里程较短的原因类似。超过75%的行程，时长不超过30分钟，这可能与实际用车场景是吻合的。同时部分行程的时长为零，对于这种行程需要剔除。这种不确定性和主观性，短行程的出现更多的可能是由于底层数据机制的问题所导致的。从图中可发现，部分行程的里程为零，对于此类行程应予以剔除。