抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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クラスタ化地理空間事象データは,事象間の距離関数を定義し,また,事象が数値あるいはカテゴリー値で生じる近隣特性を表すことを必要とする。社会的非静止事象のような事象に対して,地理空間座標と時間スタンプに加えて,それらが進化するのに必要な他の因子は,燃料,すなわち,社会的非静止事象の出現,および,即ち,近隣地域への事象の伝播を促進する,社会非休止事象の出現と,構造上の因子を含む。”,等が,どのように進化するのかを理解するのに必要な,他の要因,など,その進化は,どのように変化するかを理解するのに必要としている。”その進化は,社会的な不穏な事象の発生,および,その進化を,どのように進化させるかを理解するのに必要であろう。本論文では,そのようなイベントデータの時空間クラスタリングにおける二つの主な課題に対処する。(1)イベントの近傍における近くの地理空間物体の数値表現をいかに導き出すか,および(2)非常に大規模なデータセットのためによくスケールするクラスタリングプロセスを改善する方法。第1の課題に取り組むために,著者らは,地理空間オブジェクトの2つのメトリック-近接性と密度------第2の課題に取り組むために,著者らは,データセットをk次元ツリー構造に最初に組織化することにより,クラスタリング中の各イベントに対する探索半径を制限する新しいSpatio-Temporal k次元ツリーベースDBSCAN(ST-KDT-DBSCAN)クラスタリングアプローチを提案し,次に,各イベントに対する固定ラディウス近傍(FRNN)オブジェクトを作成し,次に,可到達性を計算するとき,各イベントのFRNNオブジェクトのみを考慮したDBSCANを行った。インドの2014年に記録された社会経済的およびインフラストラクチャー的因子を有する29,371の休息事象に解を適用し,社会の休止が進化するかどうかを解析するために,事象エピソードを同定した。著者らの結果は,著者らの解法の実行可能性とスケーラビリティを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
