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雷达卡
异源轨迹链接问题研究
随着各种智能设备和移动互联网的迅速发展,人类的日常活动被多种方式无时无刻地感知和记录。这些硬件和软件以不同的方式记录了用户在特定时刻所处的位置信息,从而形成了海量的人类活动轨迹数据。
人类活动轨迹数据蕴藏着巨大的价值,对轨迹数据的分析可以得出大至人群小至个体的移动性特征,进而为改善人类的现实生活提供帮助。然而,轨迹数据挖掘的效果非常依赖原始轨迹数据的质量,例如轨迹数据的稀疏度和信息量等,而单一来源的轨迹数据受限于其轨迹获取方式,通常有着各种各样的缺陷。
结合用户的多种来源的含有不同信息量的轨迹能够为轨迹数据挖掘应用提供更好的数据支持,促进轨迹数据挖掘的效果。但是,用户的异源轨迹通常由不同的硬件或软件收集,它们之间存在着身份隔离。
因此,研究人员提出了异源轨迹链接问题,旨在通过数据挖掘的方式在多个异源轨迹数据集中找出属于同一用户的多条轨迹。本文在全面、深入地调研和分析了现有的异源轨迹链接问题的相关研究成果之后,将异源轨迹链接问题按照有无己知身份的轨迹分为了两个大类:多源轨迹链接问题和无监督多源轨迹链接问题。
并进一步将其分为了三个层次,并针对这三个层次逐步地展开了研 ...
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