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摘要
从海量轨迹中挖掘移动对象的时空运动规律一直广受关注。轨迹数据的聚类、异常检测、多尺度概化等，都是以轨迹数据的相似性度量为基础的。相较于单一轨迹的相似性，轨迹群组的相似性受到尺度、轨迹数据的多维特征等多种因素的影响，缺乏广泛共识的度量方法。面向轨迹群组相似性度量的需求，本文提出了基于距离变换的轨迹骨架线提取方法，以实现轨迹群组的骨架线提取；并利用最长公共子序列算法开展轨迹群组骨架线的相似性度量；最后，基于GeoLife数据集对本文方法进行了验证。结果表明，基于距离变换的方法能够较好地顾及轨迹数据的多种形态特征。这可为轨迹群组相似性度量提供新思路。
- 出版日期2023
- 单位安徽大学
