针对我国数字电影流动放映轨迹点特征,本文提出一种基于DBSCAN(Density　Based　Spatial　Clustering　of　Applications　with　Noise)的密度聚类算法和基于STING(Statistical　Ingormation　Crid)的网格聚类算法相结合的数字电影流动放映轨迹点分析模型。本文首先借鉴文献[1]中的改进DBSCAN算法对流动放映轨迹点进行一次微聚类,挖掘出放映密集区域。然后,利用STING算法对放映密度区域进行二次聚类,获得放映密集区域的代表中心点,使聚类结果更加细化。最后以某省份的回传GPS放映轨迹数据进行实际聚类分析。实验结果表明,该...