基于位置近邻的RFID路径聚类算法

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1、第29卷第2期2012年4月沈阳航空航天大学学报JournalofShenyangAerospaceUniversityV01．29No．2Apr．2012文章编号：2095—1248(2012)02—0046一∞基于位置近邻的RFID路径聚类算法王霞1，赵龙2，夏秀峰2(I．沈阳职业技术学院计算机学院，沈阳110026；2．沈阳航空航天大学计算机学院，沈阳110136)摘要：随着物联网技术的广泛应用，每天有大量RFID数据产生，如何从海量的位置数据信息中提取知识亟待解决。为了解决这一问题，考虑采用路径聚类的方法。为了确定路径之间的近邻关系，提出一种RFID位置模型LM(

2、LocationModel)，利用该模型分析位置之间的相互联系，并提出一种RHD路径相似度计算算法，在此基础之上进行了路径聚类。经实验对比结果表明，基于位置近邻的RFID路径聚类算法可以更好的聚集相似路径，同时具有较低的时间复杂度和较高的准确率。关键词：RFID数据；位置模型；路径相似度；路径聚类中图分类号：TP31l文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2012．02．01lRFIDpathclusteralgorithmbasedonlocationneighborWANGXial，ZHAOLon92。XIAXiu．fen92(1．S

3、choolofComputerScience，ShenyangPolytechnicCoHege，Shenyang110026；2．SchoolofComputerScience，ShenyangAerospaceUniversity，Shenyang110136)Abstract：ThereareincreasinglymoreRFIDdatageneratedeverydaywiththewideningUSeofthetechnol-ogyoftheIntemetofthings，andtheproblemishowtoacquireknowledgefromthe

4、massivelocationdata．Inordertodeterminetheneighborstatement，thispaperproposesaLocationModel(LM)t0computethemutualrelationofthelocations．Inaddition，thispaperpresentsanewalgorithmtocomputethesimilaritiesoftheRFIDpaths．andclusterthepathsbasedOHthesimilarities．n圮experimentresultsshowthattheRFI

5、DpathclusteralgorithmbasedOillocationneighborcallclustersimilarpathsbetter，andhashigheraccu-racyaswellaSlowertimecomplexity．Keywords：RFIDdata；locationmodel；pathsimilarity；pathcluster在物联网迅速发展的今天，无线射频识别(RadioFrequencyIdentification，RFID)⋯技术被广泛应用在供应链系统旧’31之中。RFID技术的基本工作原理是：阅读器广播式地向其周围发送能量，感应

6、到能量的标签立即向阅读器返回自身携带的数据，阅读器对收到的数据进行解码，然后将数据传给主机进行处理HJ。由于每个物品被阅读器读到后就会产生一条数据，所以每天都有海量的RFID数据产生¨J。RFID数据当中包含着大量的位置信息和路径信息。这些路径信息代表着每个物品的运动趋势、物品之间的相互运动关系和物品移动趋势分布等信息。我们可以通过这些信息来优化供应链、改进路途的设计、做智能决策和流预测等【6J。聚类(Cluster)¨1是知识发现的一个重要的手段，它可以将海量的数据聚集成具有某一代表性特点的几个数据簇。对RFID路径的聚类有助于减少路径数据的存储空间，同时使得对于路径的

7、查询更具有代表性，所以可以考虑将聚类应用于RFID数据处理中。目前对RFID路径聚类的研究仍然较少，其中文献[6]中提出了一个PDSC算法。PDSC算收稿日期：2012—01—10‰者简介：：EII(1978一)．女，辽宁新民人，助教．主要研究方向：物联网数据管理，E—mail：w∞gxia7818@163．Ⅻ。第2期王霞，等：基于位置近邻的RFID路径聚类算法47法的主要思想是将两个路径进行比较，记录他们重复的位置点的个数，它们之问的相似度即为重复点的个数与两个路径总位置点个数的比值。可以看出PDSC算法只考虑了两条路径部分