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文檔簡介
1、隨著無線通信、現(xiàn)代定位技術(shù)和移動(dòng)計(jì)算等技術(shù)的飛速發(fā)展,以及眾多具有跟蹤定位功能的便攜設(shè)備和機(jī)載設(shè)備的普及,人們收集、分析和利用移動(dòng)對(duì)象位置信息的深度和廣度得到了前所未有的提升。移動(dòng)對(duì)象的模式挖掘和信息管理在交通監(jiān)控、救援服務(wù)、移動(dòng)導(dǎo)航和戰(zhàn)場指揮等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。因此,如何有效地對(duì)移動(dòng)對(duì)象的海量位置信息進(jìn)行挖掘和管理成為移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)庫(Moving Object Database,MOD)的研究熱點(diǎn)問題之一。
本文研
2、究的目的是對(duì)MOD中蘊(yùn)含的軌跡模式進(jìn)行挖掘,包括頻繁模式、異常模式,并針對(duì)不確定特征對(duì)不確定移動(dòng)對(duì)象的索引和范圍查詢問題提出了切實(shí)可行的解決方案。
本文首先提出基于網(wǎng)格編碼的全軌跡建模方法,提出了結(jié)合軌跡-網(wǎng)格簽名矩陣和FP-tree結(jié)構(gòu)的頻繁模式挖掘算法,對(duì)移動(dòng)對(duì)象的軌跡進(jìn)行預(yù)測,較好地解決了海量軌跡頻繁模式挖掘所面臨的數(shù)據(jù)頻繁更新和支持度閾值變化的問題。其次,本文提出了基于GI-tree結(jié)構(gòu)的歷史軌跡異常模式挖掘算法,
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