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时空轨迹聚类方法研究进展

龚玺  裴韬  孙嘉  罗明  
【摘要】:时空轨迹(Trajectory)是移动对象的位置和时间的记录序列。作为一种重要的时空对象数据类型和信息源,时空轨迹的应用范围涵盖了人类行为、交通物流、应急疏散管理、动物习性和市场营销等诸多方面。通过对各种时空轨迹数据进行聚类分析,可以提取时空轨迹数据中的相似性与异常特征,并有助于发现其中有意义的模式。本文根据时空轨迹数据的特点,系统综述了时空轨迹聚类方法的研究进展。首先,从理论、可行性和应用的角度分析了时空轨迹数据及其聚类方法研究的重要性,并论述了时空轨迹的定义、模型与表达;然后,按照相似性度量所涉及的不同时间区间将现有的时空轨迹聚类方法划分为6类,并对每一类方法的原理及特点进行了评述;最后,讨论了现有方法面临的主要问题和挑战,并对时空轨迹聚类研究的发展进行了展望。

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