轨迹挖掘综述 |
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轨迹挖掘系列博客为本文的学习笔记,参考文献如下: Zheng Y. Trajectory Data Mining: An Overview[M]. ACM, 2015. Zheng Y. Computing with spatial trajectories[M]. Springer New York, 2011. 轨迹挖掘系统框架 轨迹挖掘分为6个模块: 模块1(轨迹预处理):1.噪声清洗、2.分段、3.停留点检测、4.压缩、5.地图匹配 模块2(轨迹数据管理、查询、编码):1.top-k最近的邻居查询、2.一个范围查询、3.历史数据查询、4.最近(实时)数据查询 模块3(轨迹的不确定性研究):1.减少轨迹的不确定性,具体来说,轨迹是连续的,轨迹点是离散的,减少两个轨迹点之间不 确定性。 2.保护乘客的隐私。具体来说,当乘客没有关闭轨迹记录设备时,如何保护他的隐私。 模块4(出行模式挖掘):1.共有的出行模式,比如城区转移。2.轨迹聚类 3.定期的出行模式4.高频的时间序列模式 模块5(轨迹分类):1.出行目的分类 2. 出行方式分类 模块6(异常轨迹检测):1.一条或者一段异常轨迹 2.挖掘异常原因(交通事故等) 模块7(轨迹格式转换):1.图 2.矩阵 3.张量 |
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