摘要
本申请涉及大数据技术领域,具体提供一种基于聚类算法的目标轨迹和行为分析方法、设备及介质,旨在解决现有方法对目标人员的异常行为预测的准确度较低的技术问题。为此目的,本申请的基于聚类算法的目标轨迹和行为分析方法包括:获取目标对象的历史轨迹信息;对目标对象的历史轨迹信息进行特征提取,获得特征矩阵;确定历史轨迹信息对应的权重因子;基于权重因子对特征矩阵进行聚类,获得聚类结果;基于聚类结果预测目标对象的异常行为。通过从时空维度对历史数据增加权重,有效弥补了历史数据的缺陷,提升了聚类结果的准确性,从而能够准确预测用户异常行为。