【摘 要】
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针对经典轨迹相似度量的耗时性,利用轨迹压缩算法,提出一种基于最长公共子序列(longest common subsequence,LCS)的相似度量快速算法。首先,对实时轨迹进行压缩,减少轨迹点数
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针对经典轨迹相似度量的耗时性,利用轨迹压缩算法,提出一种基于最长公共子序列(longest common subsequence,LCS)的相似度量快速算法。首先,对实时轨迹进行压缩,减少轨迹点数。然后,利用经典轨迹的点与实时轨迹线段之间的距离,根据改进的多对1 LCS长度公式,计算经典轨迹与实时轨迹之间的LCS长度。最后,将LCS长度与经典轨迹的点数的比值作为经典轨迹的相似度。实验说明,通过轨迹压缩能够减少60%以上的计算时间。
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