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10.3969/j.issn.1007-757X.2014.04.007

一个有效的稀疏轨迹数据相似性度量

引用
随着GPS设备和无线通信等技术的快速发展,移动对象的轨迹数据的多样性和复杂性与日递增,对于这些数据的挖掘和分析越显重要.在观察时间内,轨迹是稀疏的—移动对象的轨迹点在时间维度上分布是不均匀,即轨迹点之间的时间间隔不是相等的,而且,移动对象的轨迹的时间跨度占整个观察时间的比例很小.传统的轨迹相似性方法不适用于分析稀疏轨迹的相似性.针对移动对象的稀疏轨迹进行研究,提出了一种基于关键点和时间分段的稀疏轨迹相似性度量,并在此基础上给出了一个相似性计算算法STS(Sparse Trajectory Similarity Computation),在真实数据集上的实验表明STS算法较现有算法具有更好的运行效率和准确度.

轨迹数据、相似性、数据挖掘

30

TP311(计算技术、计算机技术)

2014-05-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

25-30

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