本文選題：時空軌跡 + 時空數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《南京師大學報(自然科學版)》2015年04期

【摘要】：時空軌跡聚集模式是指一組時空移動對象在一定時間內一起移動形成的行為模式.作為一種重要的時空軌跡模式,聚集模式的應用涉及了人類行為、交通物流、應急疏散管理、動物習性和市場營銷等諸多方面.通過對時空軌跡數(shù)據(jù)進行挖掘,可以從中提取出有意義的聚集模式,從而幫助我們監(jiān)控和預測一些不尋常的群體事件.本文綜述了時空軌跡聚集模式的研究進展,首先,給出了聚集模式的分類;然后介紹了各種聚集模式的挖掘算法,并對其特點進行分析和評述;最后討論了現(xiàn)有方法面臨的主要問題和挑戰(zhàn),并對聚集模式的研究進行了展望.
[Abstract]:Spatio-temporal locus aggregation model refers to the behavior pattern of a group of spatiotemporal moving objects moving together in a certain time. As an important space-time trajectory model, the application of aggregation model involves many aspects such as human behavior, traffic logistics, emergency evacuation management, animal habits and marketing, and so on. By mining space-time trajectory data, we can extract meaningful aggregation patterns from them, which can help us monitor and predict some unusual group events. In this paper, the research progress of spatiotemporal locus aggregation patterns is reviewed. Firstly, the classification of clustering patterns is given, and then the mining algorithms of various clustering patterns are introduced, and their characteristics are analyzed and reviewed. Finally, the main problems and challenges faced by the existing methods are discussed, and the research of aggregation model is prospected.
【作者單位】： 南京師范大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41471371)
【分類號】：TP311.13

【共引文獻】

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本文編號：1945126