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陈继东,孟小峰,赖彩凤.基于道路网络的对象聚类.软件学报,2007,18(2):332-344
基于道路网络的对象聚类
Clustering Objects in a Road Network
投稿时间:2005-12-21  修订日期:2006-06-01
DOI:
中文关键词:  数据挖掘  聚类  道路网络  空间对象  网络距离  最短路径
英文关键词:data mining  clustering  road network  spatial object  network distance  shortest path
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60273018, 60573091 (国家自然科学基金); the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2003CB317000 (国家重点基础研究发展计划(973)); the Key Project of the Ministry of E
作者单位
陈继东 中国人民大学,信息学院,北京,100872 
孟小峰 中国人民大学,信息学院,北京,100872 
赖彩凤 中国人民大学,信息学院,北京,100872 
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中文摘要:
      大多数的空间聚类算法主要针对欧几何空间中的数据对象.然而在大多真实的应用中,空间对象的访问主要受限于空间网络(如道路网络),因此,对道路网络中的对象进行聚类分析更具有现实意义.道路网络中对象之间的距离度量需要通过基于网络的最短路径距离来重新定义,其计算代价高,这使得已有的基于欧几何距离的聚类算法不能直接运用到这种环境中.因此,通过开发道路网络的特征提出了两种新的聚类算法.算法使用网络中的边和结点信息来缩减搜索空间,避免了一些不必要的距离计算.实验结果表明,算法对于真实道路网络中的对象聚类是高效的.
英文摘要:
      Most spatial clustering algorithms deal with the objects in Euclidean space. In many real applications, however, the accessibility of spatial objects is constrained by spatial networks (e.g. road network). It is therefore more realistic to work on clustering objects in a road network. The distance metric in such setting is redefined by the network distance, which has to be computed by the expensive shortest path distance over the network. The existing methods are not applicable to such cases. Therefore, by exploiting unique features of road networks, two new clustering algorithms are presented, which use the information of nodes and edges in the network to prune the search space and avoid some unnecessary distance computations. The experimental results indicate that the algorithms achieve high efficiency for clustering objects in real road network.
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