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题名基于信息瓶颈方法的出租车空载聚集区聚类算法
被引量:5
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作者
姬波
叶阳东
肖煜
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机构
郑州大学信息工程学院计算机科学技术系
河海大学商学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第9期2139-2143,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61170223)资助
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文摘
在交通物联网中,出租车以其方便、快捷的特性扮演着重要角色.但是,出租车服务的动态、随机和异步并发的特性使得其难以采用微分、差分等数学方法描述.其中,出租车空载问题是公认的智能交通的最大难题之一.提出在GPS数据的基础上,基于信息瓶颈方法来聚类城市内出租车的空载聚集区域,从而指导空载车辆规避这些区域,以此达到提高出租车载客率的效果.出租车空载聚集区聚类算法将出租车视为原变量,GPS数据视为相关变量.目标是寻求压缩变量,在尽可能压缩出租车簇的个数的同时,最大化保留空载聚集区域的相关信息.在某城市出租车的真实GPS数据集上的相关实验表明,算法可以准确识别空载聚集区.
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关键词
物联网
智能交通
空载出租车
信息瓶颈方法
聚类
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Keywords
internet of things
intelligent transportation
empty taxi
information bottleneck method
clustering
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名非共现数据两阶段加权IB算法
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作者
姬波
叶阳东
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机构
郑州大学信息工程学院计算机科学技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第10期2278-2282,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60773048
61170223)资助
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文摘
非共现数据是指不符合联合概率分布,而是符合一个未知函数的数据.将非共现数据转化为共现形式后可以采用熵来定量度量信息并进行聚类.但是,现有算法假设非共现数据的各个属性特征对聚类贡献均匀,没有考虑代表性属性和不相关(冗余)属性对聚类效果的不同影响.因此,本文提出一个非共现数据的两阶段加权IB算法(TSAW-sIB),在非共现数据共现转化的两个阶段,从"非共现/共现/联合"三个视角观察非共现数据,突出代表性属性,抑制冗余属性,获得更能准确反映非共现数据特征的数据表示并进行聚类.实验表明,TSAW-sIB算法优于ROCK、COOLCAT和LIMBO算法.
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关键词
非共现数据
特征加权
两阶段
信息瓶颈方法
聚类
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Keywords
non co-occurrence
feature weighting
two stage
information bottleneck
clustering
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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