【摘 要】
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为在海量离群轨迹数据的挖掘中提升算法运行效率,提出一种高效的离群轨迹挖掘算法TRAODGrid.该算法通过挖掘离群轨迹点探测离群轨迹.轨迹向量度量方法可以有效检测出轨迹点和
【机 构】
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四川大学计算机学院数据库与知识工程研究所 成都 610065
【出 处】
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第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)
论文部分内容阅读
为在海量离群轨迹数据的挖掘中提升算法运行效率,提出一种高效的离群轨迹挖掘算法TRAODGrid.该算法通过挖掘离群轨迹点探测离群轨迹.轨迹向量度量方法可以有效检测出轨迹点和轨迹分段在空间位置和轨迹方向上的离群性,并且通过Grid空间划分法提高算法的运行效率。真实数据实验测试表明,TRAODGrid算法比最新的TRAOD离群轨迹挖掘算法效率高出2个数量级.
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