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近年来,随着全球定位技术和无线通讯技术的发展,移动终端(如GPS设备、智能手机等)产生了海量的时空轨迹数据。分析和研究这些数据,......
针对时空轨迹大数据的蜂群模式挖掘需求，提出了一种高效的基于MapReduce的分布式蜂群模式挖掘算法。首先，提出了基于最大移动目标集......
时空轨迹数据是记录移动对象时间和空间的位置序列,它是研究移动对象最为重要的数据来源。时空轨迹数据的分析挖掘是空间数据挖掘......
异常轨迹检测是轨迹数据挖掘研究领域的一个重要研究内容,基于演化计算的异常轨迹检测算法（Top-kevolving trajectory outlier dete......
随着各种定位(如北斗、GPS等)和无线通讯技术的发展,人类获取了大量移动对象的时空轨迹数据,时空轨迹数据挖掘己成为当前的研究热......
数据的爆发式增长引发人们对数据的价值进行重新考量,在数据视角下人们产生了许多新的思路和想法,这种数据驱动的创新催发了大数据......
时空轨迹分类旨在为一条轨迹预测类别。时空轨迹分类在城市规划、个性化用户推荐等方面具有重要应用价值,其过程主要包括轨迹数据......
时空轨迹伴随模式是数据挖掘领域的一项重要研究内容。CMC(Coherent Moving Cluster)算法是一种经典的时空轨迹伴随模式挖掘算法,......
随着卫星定位技术、无线通信以及跟踪检测设备的快速发展,人们能够方便地以低廉的代价获得海量时空轨迹数据。移动对象的位置、属......
针对时空轨迹中位置顺序和时间对于理解用户移动模式的重要性,提出了一种新的用户轨迹深度表示模型。该模型考虑到时空轨迹的特点：1......
随着经济的快速发展和民生的改善,旅游行为正在逐渐地普及。大数据时代的到来,让智慧旅游受到了广泛的重视。充分理解游客移动行为......
