面向物联网移动终端设备的用户轨迹异常检测研究
Research on user trajectory outlier detection for IoT mobile terminal devices
南京邮电大学 计算机学院, 南京 210003
摘要
为了有效地从物联网移动设备的数字信息中挖掘出用户在日常行为的轨迹异常，针对现有用户异常轨迹检测算法效率低的问题，提出了一种双层聚类的用户轨迹异常检测方法。考虑到移动终端设备中的轨迹信息数据量大、分布不均匀等特点，该方法在特定的空间距离与时间间隔下提取出停留点集合，并对这些点进行层次聚类，根据结果划分出停留区域，进而发现其中的异常停留区域。最后，对停留区域之间发生的运动轨迹段进行二次层次聚类，发现异常轨迹段。实验结果表明，该方法在发现异常轨迹时，相较于传统算法，既全面地检测出异常轨迹，又加快了异常检测的速度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61202354)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0227
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3135-3138
文章编号: 1001-3695(2020)10-052-3135-04
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
李健, 付雄, 王俊昌. 面向物联网移动终端设备的用户轨迹异常检测研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 3135-3138. (Li Jian, Fu Xiong, Wang Junchang. Research on user trajectory outlier detection for IoT mobile terminal devices [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 3135-3138. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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