【摘 要】
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移动通信和传感设备等位置感知技术的发展,将人和事物的地理位置数据化。由此形成的轨迹数据正以极快的速度产生并呈指数级增长。轨迹数据中蕴含着丰富的信息,对其分析和挖掘
【机 构】
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石家庄铁道大学经济管理学院,燕山大学信息科学与工程学院,天津师范大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472340,61772533);河北省自然科学基金资助项目(F2018210109);河北省教育厅重点项目(ZD2018040);河北省引进留学人员资助项目(C201822);河北省基础研究团队项目;石家庄铁道大学第四届优秀青年科学基金项目(Z661250444)
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移动通信和传感设备等位置感知技术的发展,将人和事物的地理位置数据化。由此形成的轨迹数据正以极快的速度产生并呈指数级增长。轨迹数据中蕴含着丰富的信息,对其分析和挖掘具有重要的社会和应用价值。轨迹相似性度量研究是轨迹数据管理和分析的基础,在轨迹计算中起决定性作用。轨迹相似性度量通常以时间、空间或若干关键词作为参数,度量轨迹之间的相似程度。本文总结归纳了现有的轨迹相似性度量经典研究工作。首先,总结归纳了轨迹大数据的高维异构、多粒度、不确定、高冗余的特点,对轨迹的相似性度量问题进行了形式化的描述。其次,依据不同的
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