目前，手機已經成為我們生活的必需品。服務商可以很容易通過手機採集到我們日常生活的gps軌跡資料，圖1為使用者gps軌跡資料示例，其採集資料的時間間隔為5秒。直接觀察這些資料，我們只能發現使用者經過某些地點，卻不能確定使用者是否在這些地點停留過。
圖1使用者gps軌跡資料示例
那麼，如何通過分析使用者的gps資料來確定他在哪些地方停留過呢？
解決這一問題用到的演算法是cb-smot。該演算法是密度聚類的乙個改進。選擇密度聚類是因為它可以發現任意形狀的簇，這正符合使用者的活動規律。
cb-smot演算法判斷使用者在哪些地方停留過的依據有兩點，一是使用者在哪些地方的gps點相對密集，二是使用者在哪些地方的運動速度較慢。從大量點資料中尋找密集點正是密度聚類的功能所在。而cb-smot所定義的新鄰域則是尋找速度較慢的點的。
cb-smot演算法其實是dbscan聚類演算法的改進，它與dbscan的不同之處在於對鄰域的定義不同。cb-smot對鄰域定義如下：
下面通過如圖2來舉例說明新鄰域。對於o點鄰域內的點，dbscan演算法認為以o點為圓心、eps為半徑的圓內的點都在o點鄰域內，由此可知，a、b、c、d、e、f、g這八個點都在o點鄰域內；而cb-smot演算法認為，當由o點兩側相鄰的點組成的線段的長度之和小於等於eps時，這些點才在o點的鄰域內，由此可知，o點鄰域的點只包含b、c、d、e四個，這是因為bc
圖2 cb-smot的鄰域
新鄰域內相鄰的點所組成的線段的長度之和，如圖2，s=bc+co+od+de實際上就是使用者所走的路程。使用者的gps點是按照一定的時間間隔採集的。假設採集的時間間隔是5秒，由於圖2中新鄰域內共有5個點，所以此時使用者的運動時間為t=25秒。使用者在這一鄰域的速度可以表示為s/t。s最大為2eps，鄰域內的點越多，則t越大，s/t越小，說明使用者在這一區域的速度越慢，使用者可能在此處停留。
參考文獻
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