【摘 要】
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轨迹数据是一类重要的时空大数据,蕴含丰富的语义信息与行为模式。经典轨迹是群体轨迹移动时呈现出的相同或相似路径,在刻画海量轨迹时空特征、分析群体行为模式和预测移动对
【机 构】
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南京电子技术研究所,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41771474)
论文部分内容阅读
轨迹数据是一类重要的时空大数据,蕴含丰富的语义信息与行为模式。经典轨迹是群体轨迹移动时呈现出的相同或相似路径,在刻画海量轨迹时空特征、分析群体行为模式和预测移动对象路径等方面具有重要意义。本文提出了一种基于密度峰值聚类算法的经典轨迹计算框架,首先在相似性度量方面,采用并改进了顾及轨迹几何与方向的SSPD方法,然后在轨迹数据聚类方面,引入了密度峰值聚类方法,并使用其K近邻版本,以消除参数选择的不利影响,最后考虑到峰值点表征了具有最大局部密度的轨迹,直接将聚类中心作为经典轨迹输出。基于船舶轨迹的实验表明,本文
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