标题：时空大数据的伴随车高效挖掘算法研究
作者：方炜 李万清 俞东进 袁友伟；黄东发
作者单位：杭州电子科技大学计算机学院，浙江 杭州 310018；杭州诚道科技有限公司，浙江 杭州 310018
关键字：伴随车，频繁项集，交通流，数据挖掘
摘要：近年来越来越多的犯罪团伙利用机动车作案，结伴而行简称伴随，为了快速准确地识别海量交通流中的伴随车，提出了时空大数据的伴随车高效挖掘算法（Frequent Sequences of Spatial and Temporal data，文中称之为FSST），并根据伴随车嫌疑度计算方法计算出伴随车的嫌疑大小。实验证明FSST算法在准确性、执行时间和内存使用等方面优于传统的Apriori和Sequence-Growth频繁项集算法。