GPS轨迹停留点识别算法

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

7.1 在监控事务中，选择事件，计算等待时间为0的数量作为“Prev”，计算等待时间为0的数量作为“Curr”，统计总数“Totol”，并按事件对结果进行排序。7.2 查看一些非SQL和非ipc等待事件：检查sid和事件，排除常见的等待事件如buffer busy waits和free buffer waits。

GPS定位算法仿真程序包含了详细的说明和示例，同时提供了renix格式的数据文件，非常适合初学者入门GPS算法。

PCA 的人脸识别代码，思路清晰，逻辑完整，还蛮适合前端程序员拓宽视野的。PCA 的降维特性让它在人脸识别这块儿表现还挺稳定。核心思路是把一堆人脸图像转成灰度，抽出最有代表性的特征，变成所谓的特征脸。这样一来，识别过程不光快，还省了不少存储空间。人脸图像预这步也挺重要，像灰度化、归一化啥的都要做，做完才能跑出靠谱的协方差矩阵。PCA 里面的重点步骤，比如算协方差矩阵、找特征向量、选取主成分，都能在 MATLAB 里一条条跑通。响应也快，图形展示也方便。项目里提到的特征投影其实就是把人脸拉到一个“压缩维度”的空间中，再通过欧氏距离去比对，看新脸和谁最像。逻辑简单，效果也还不错。推荐你直接看看这些

问题与不足： 原始数据处理受限： 未分析原始数据，导致对数据异常原因理解不足 统一处理方法可能造成不一致性 缺乏统一的计算规范，如行驶里程 缺少驾驶事件数据： 未使用加速度数据，导致无法获取重要驾驶事件信息

分时里程分布的工具，适合用于 GPS 信号捕获算法的 Matlab/Simulink 仿真。通过此工具，你可以轻松查看不同时段的里程分布，早晚高峰的交通情况。图中展示的分时里程分布图可以你理解车流高峰期，尤其是早晚高峰的变化趋势。实际应用中，这类对于交通管理和路线优化重要。如果你正在从事交通数据工作，强烈推荐试试这个工具。

基于博客数据的社区识别算法，该算法将博客视为一个分层结构，通过对博客文章的内容和链接关系分析，识别出社区。