为解决用户群体移动轨迹划分和密度峰值聚类算法自身局限性的问题,以校园轨迹为对象,考虑时间和位置语义信息层面的信息,建立网络用户间的相似性度量模型,提出一种基于共享近邻贡献度的密度峰值聚类算法(density peak clustering based on shared nearest neighbor contribution,SNNC-DPC),结合信息熵理论,通过最小化局部密度熵自适应选择截断距离;在局部密度计算上,利用共享近邻贡献度重新计算局部密度,更加全面地反映数据分布的特性;采用非线性变换方法选取决策值,解决聚类中心选取困难且方法单一的问题。在真实校园轨迹数据集上实验,验证了改进算法的有效性。
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一种新兴的传感器网络。Leach(Low energy adaptive clustering hierarchy)协议是WSNs中最流行的簇类协议之一,它通过概率模型选择簇头,并且周期性地改变簇头来实现最大化的网络覆盖率和网络寿命。本文通过网络中节点的能量和所处的地理位置信息,对Leach协议中节点成为簇头的概率公式进行修正,从而改进协议的簇头选择算法,平衡网络的能耗,达到延长无线传感器网络寿命的目的。基于NS2(Network Simulator Version 2)平台的实验结果证明,改进的Leach算法可以延长WSNs的寿命。