時空軌跡聚類方法研究進展

作者：龔璽,裴韜,孫嘉,羅明

摘要：時空軌跡（Trajectory）是移動對象的位置和時間的記錄序列。作為一種重要的時空對象數據類型和信息源，時空軌跡的應用范圍涵蓋了人類行為、交通物流、應急疏散管理、動物習性和市場營銷等諸多方面。通過對各種時空軌跡數據進行聚類分析，可以提取時空軌跡數據中的相似性與異常特征，并有助于發現其中有意義的模式。本文根據時空軌跡數據的特點，系統綜述了時空軌跡聚類方法的研究進展。首先，從理論、可行性和應用的角度分析了時空軌跡數據及其聚類方法研究的重要性，并論述了時空軌跡的定義、模型與表達；然后，按照相似性度量所涉及的不同時間區間將現有的時空軌跡聚類方法劃分為6類，并對每一類方法的原理及特點進行了評述；最后，討論了現有方法面臨的主要問題和挑戰，并對時空軌跡聚類研究的發展進行了展望。

發文機構：中國科學院地理科學與資源研究所資源與環境信息系統國家重點實驗室 中國科學院煙臺海岸帶研究所 中國科學院研究生院 香港中文大學地理與資源管理學系

關鍵詞：時空軌跡時空數據挖掘聚類相似性度量研究進展trajectoryspatio-temporal data miningclusteringsimilarity measurementresearch progress

分類號： TP311.13[自動化與計算機技術—計算機軟件與理論][自動化與計算機技術—計算機科學與技術]