北斗时空数据的多粒度建模与挖掘算法研究

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摘 要：为了应对大数据环境下对北斗时空数据进行存储与分析时所面临的难题，通过构建多粒度时空数据模型，以实现高效的数据管理。通过结合DBSCAN聚类算法对停留点进行分析，并利用欧氏距离进行轨迹聚类，进而统计时空对象的停留次数、轨迹数量等关键属性。研究结果表明，所构建的模型在有效提升了数据处理效率的同时，还能够精准分析北斗时空数据的特性。（剩余4501字）

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