21、利用时空数据挖掘技术自动检测兴趣点

利用时空数据挖掘技术自动检测兴趣点

在当今数字化时代，对用户行为和兴趣的分析变得越来越重要。通过收集和分析用户的轨迹数据，我们可以发现许多有价值的信息，例如兴趣点（PoIs）的位置。本文将详细介绍如何利用时空数据挖掘技术来自动检测兴趣点，包括数据收集、处理、模式识别以及系统实现等方面。

1. 兴趣点检测示例

以艺术画廊为例，利用室内定位技术（如无线网络、RFID网络、闭路电视等）可以跟踪用户的位置。通过分析长时间存储的轨迹数据，我们可以找到许多用户访问并停留了几分钟的点，这些点可能展示了如雕塑、绘画等艺术特色。在找到这些点后，就可以向新用户推荐前往这些地方，或者提供导航指示，甚至找到经过这些点的最佳路径。

2. 跟踪数据

为了提取用户运动的模式和规则，需要分析大量的输入轨迹数据，这些数据被分为训练数据和控制数据。训练数据用于模式识别和规则学习，而控制数据则用于验证所学规则和识别模式的适用性。通常，我们会将一个非常大的数据集随机分为这两组数据。

在分析训练数据并找到模式后，推理系统会将提取的模式应用于控制数据，以查看输入控制数据和估计结果的相似程度。如果相似度很高，就可以认为我们已经找到了模式，并可以使用该模式分析任何新数据。但在小数据集或不完整数据集的情况下，测试数据的选择可能会干扰模式，因此最好只使用少量数据进行测试。

由于没有一种通用的定位技术可以在室内和室外无缝且高精度地获取用户位置，匿名跟踪数据可以从不同来源收集，如车辆中的GPS接收器、手机中的嵌入式GPS接收器、RFID标签和读取器、摄像机、蓝牙网络等。然后，轨迹数据会存储在时空数据库中。

以下是一些广泛使用的定位和跟踪方法及其优缺点：