本文關(guān)鍵詞：一種基于DTW改進的軌跡相似度算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的軌跡相似度計算方法無法區(qū)分現(xiàn)實采集到的軌跡中由噪聲帶來的差異和真實的不相似部分的問題,基于動態(tài)時間規(guī)整(dynamic time warping,簡稱DTW)算法,提出了一種改進的軌跡相似度的計算方法。并對最后的結(jié)果進行了歸一化處理,便于人們直觀理解,同時也可用于對多對軌跡之間的相似性進行排序,從而可以在數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)應(yīng)用中得到有效利用,同時對計算過程也進行了優(yōu)化。在現(xiàn)實采集到的數(shù)據(jù)上的測試表明這種方法對噪聲和異常點是魯棒的,對軌跡的采樣頻率等參數(shù)沒有任何要求,而且可以適用于僅獲得軌跡的部分片段的情況,并且在區(qū)分軌跡的相似和不相似部分方面較之前的方法準(zhǔn)確度有了很大提升,即使軌跡的采樣較為稀疏的前提下依然如此。
【作者單位】： 中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 軌跡相似度 動態(tài)時間規(guī)整(DTW) 數(shù)據(jù)挖掘
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 1引言近年來,隨著跟蹤檢測、衛(wèi)星定位、無線通信、傳感器等技術(shù)的發(fā)展,海量的軌跡數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生,范圍涵蓋了天文氣象[1]、動物遷徙[2]、物流交通[3]、社交網(wǎng)絡(luò)[4]、人類行為[5-6]、市場營銷[7]、核能化工等諸多方面,對軌跡數(shù)據(jù)的分析利用也因此變得越來越重要。為了能從海量的

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本文編號：954403