基于高斯混合模型的时空大数据挖掘算法

时空大数据在各领域中得到了持续的运用，推动着新研究模式的产生。但是，传统数据存取中、分析与挖掘方法则很难支持新研究模式的形成。时空数据的探索性增长以及社交媒体和位置传感技术的出现，使得为分析大数据而开发新的、高效的计算方法十分必要。传统的数据挖掘算法大多是基于小型数据集开展的研究，通常忽略了计算效率，而是更侧重于识别能力的研究。针对传统算法的不足，本文介绍了基于高斯混合模型(GMM)的时空大数据挖掘算法，在GPU上并行了GMM聚类算法，结果显示，模型具有较高的可扩展性和较低的计算成本，但仍需要新的方法来有效地模拟空间和节奏的限制。