1、,4.3 轨迹模式挖掘,Trajectory Pattern Mining,目录,1. 概述 2. 运动模式 3. 基于密度的轨迹模式 4. 轨迹模式的应用 5. 视频数据挖掘,真实位置感知:淹没在数据中,却缺乏知识 轨迹模式挖掘 是数据挖掘中新兴、快速发展的主题 关注轨迹相似形的分组 应用 交通优化 预测 动物运动分析,社会分析 团队运动赛事分析...
综上所述,时空轨迹序列模式挖掘是一种重要的数据挖掘方法,可以从大规模的时空轨迹数据中发现有用的模式。它包括轨迹压缩、轨迹分段和模式挖掘三个方面的内容。轨迹压缩可以减少数据量,轨迹分段可以提取轨迹特征,而模式挖掘可以发现轨迹数据中的有用模式。根据应用场景和需求可以选择不同的方法进行使用。通过时空轨迹序列模...
交通数据中频繁轨迹模式挖掘
根据基于Map/Reduce的频繁轨迹挖掘得到的序列模式 进行轨迹预测。通过Map/Reduce并行计算获得频繁模式集 合后,就可以计算出与查询轨迹最为相似的频繁模式,用该 模式就可以预测轨迹的未来走向。 对于移动对象数据库D,存储的是海量移动对象在各 时间采样点的位置信息。位置信息在时间上的有序集合为轨 迹,用D={Ti,T2...
这导致了轨迹表达困难,难以直接应用传统的频繁模式挖掘算法.另一方面,轨迹数据属于海量大规模数据,挖掘效率制约其应用发展.针对以上问题,本文在分布式计算模式的基础上,提出了频繁轨迹表达及其模式挖掘算法研究,主要内容如下:(1)针对轨迹数据长短不一,复杂多样等特点带来轨迹表达困难的问题,提出并设计了一种启发式轨迹线段...
组模式挖掘方法主要有 swarm,flock,convoy,gathering,platoon 等,文献[14−17]详细介绍了不同的组模 李晓旭 等:Coteries 轨迹模式挖掘及个性化旅游路线推荐 589 式挖掘方法.Swarm 是一种具有时间轴约束弱特点的组模式挖掘技术,它只需满足不同轨迹同时出现在相同地 点次数大于所设定阈值条件即可.而 Flock 和 ...
1.一种时空轨迹的模式挖掘方法,其特征在于包括以下步骤: A、根据现有的时空点进行数据统计,根据原始信息进行数据预处理,从而生成时空轨迹; B、将生成的时空轨迹进行模式挖掘,所述的挖掘方法在于重新定义了时空相似性的度量方法,将时空相似性演变为时空距离来进行计算; C、时空相似度的特征集只包含时间和空间两个元素...
监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘
一、文章信息 《时空轨迹序列模式挖掘方法综述》是长安大学康军2020年在计算机应用杂志上发表的文章。 二、摘要 位置预测[2]: 城市规划[2-4]: 交通管理[4]: