作者：zhixian yan——瑞士epfl
摘要：
gps軌跡收集極其普遍，如何收集、整理、檢索、挖掘這些資料成為了研究的熱點。但是，大多數工作都基於軌跡的時空特性展開，沒有充分開發高層的軌跡語義特性。本文通過結合語義概念和統計學方法來進行軌跡資料分析：主要包含如下三個方面：軌跡模型、軌跡計算和軌跡資料探勘。
主要內容：
同時，軌跡挖掘領域挖掘出的具有語義特性的知識（大多數也是基於軌跡的時空屬性展開的，資料處理量大，費時），也可以看作一種語義軌跡，但是這種知識距離使用也很遠。
2、 本文工作：a、由上至下（top-down）的軌跡模型（同時包含集合屬性和語義屬性）；b、軌跡計算：由下至上（down-top）將原始gps軌跡通過計算（設計軌跡預處理、分段、停點挖掘演算法）轉化為語義軌跡（移動，停止模型，並結合現實世界的語義知識）；c、基於語義軌跡，設計軌跡模式挖掘演算法（不同於基於原始資料的方法）。
則：軌跡的語義表示方式如下：（注：為了支援自動推理，文中提出了本體庫）
語義軌跡的表示方法：起點，移動，停點，終點。
5、 語義軌跡挖掘：同傳統挖掘演算法的差別是，輸入為語義軌跡（起始、終點，重要的停點等）大大降低了資料量。
語義軌跡資料分析 一種概念和計算方法
作者 zhixian yan 瑞士epfl 摘要 gps軌跡收集極其普遍，如何收集 整理 檢索 挖掘這些資料成為了研究的熱點。但是，大多數工作都基於軌跡的時空特性展開，沒有充分開發高層的軌跡語義特性。本文通過結合語義概念和統計學方法來進行軌跡資料分析 主要包含如下三個方面 軌跡模型 軌跡計算和軌跡資...
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