移动大数据中异常轨迹检测研究

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1、分类号TP391.4密级公开UDC004.62学位论文编号D-10617-30852-(2016)-12001重庆邮电大学硕士学位论文中文题目移动大数据中异常轨迹检测研究英文题目ResearchontheAbnormalTrajectoryDetectioninMobilityBigData学号S131231001姓名高诗意学位类别工程硕士学科专业软件工程指导教师徐光侠教授完成日期2016年04月20日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重

2、庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的人员对本文研究做出的贡献均已在论文中作了明确的说明并致以谢意。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解重庆邮电大学有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，即学校有权向国家有关部门或机构送交论文，允许论文被查阅和借阅等。本人授权重庆邮电大学可以公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，可以采用影印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存、汇编本学位论文。（注：保密的学位论文在解密后适用本授权书。）作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要从移动大数

3、据中挖掘异常轨迹是大数据安全分析研究领域的重点研究内容。与传统的异常轨迹检测研究相比，这类研究需要处理的数据量更大、数据种类更复杂，因此难度更高，主要体现在如何从原始数据中挖掘移动对象之间的关联，并进一步利用该关联检测移动对象的异常轨迹，尤其是无规则移动对象的异常轨迹。针对这一具体问题，本文做了如下两点研究：第一、提出一种基于TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)理论的相似用户检测方法TTSUDM(TF-IDFTheory-basedSimilarUserDetectionMethod)。该方法主要解决的问题是从原始数据中挖掘用户之间的

4、关联，实现步骤如下：首先从原始数据中挖掘用户的停留区域；然后从停留区域中挖掘用户的停留位置；最后利用TF-IDF理论计算每个停留位置对用户的重要性权值，并结合余弦相似性计算用户之间的相似度。实验结果表明，该方法的理论思想完全符合预期假设，能准确地检测出相似用户。第二、在上述研究的基础上，提出一种相似用户之间的异常轨迹检测方法ATDM-SU(AnAbnormalTrajectoryDetectMethodamongSimilarUsers)。该方法主要解决的问题是检测无规则移动对象的异常轨迹，实现思路如下：首先通过TTSUDM检测相似用户，选取相似度较高的用户群作为检测对象；其次从该组用户群

5、的原始数据中挖掘移动轨迹；然后提出轨迹邻居点的定义，计算轨迹之间的关联；最后提出异常轨迹的定义，实现无规则移动对象的异常轨迹检测。实验结果表明，该方法比传统的异常轨迹检测算法计算量更小、性能更好、更适应大数据环境，同时对结果进行统计，得出该方法在本文特定的实验环境下具有50%~70%的准确率。关键词：移动大数据，异常轨迹检测，相似用户，TF-IDFI重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractMiningabnormaltrajectoryfrommobilitybigdataisakeyresearchinbigdatasafetyanalysisresearcharea.C

6、omparingtothetraditionalabnormaltrajectorydetectionresearch,thisstudyismoredifficultyduetothelargerdatavolumeandthecomplicateddatacatergory.Oneofthedifficultproblemishowtomineconnectionbetweenmovingobjectsfromrawdataandusethisconnectiondetectingabnormaltrajectoryofmovingobject,especially,theabnorm

7、altrajectoryofirregularmovingobject.Accordingtothisproblem,therearetworesearchworkshavebeendoneinthisthesis:Firstly,ATF-IDFtheorybasedsimilaruserdetectionmethod(shortasTTSUDM)hasbeenproposedinthisthesis.Thismetho