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吉根林,孙鸿艳,赵斌.时空轨迹群体运动模式挖掘研究进展[J].南京航空航天大学学报,2016,48(5):615-624
时空轨迹群体运动模式挖掘研究进展
Research Progress in Group Moving Patterns Mining of Spatio-Temporal Trajectories
  
DOI:
中文关键词:  群体运动模式;时空轨迹;群体事件;轨迹模式挖掘
英文关键词:group moving pattern; spatio-temporal trajectory; group event; trajectory pattern mining
基金项目:
作者单位
吉根林,孙鸿艳,赵斌 (南京师范大学计算机科学与技术学院,南京, 210023) 
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中文摘要:
      群体运动模式是时空轨迹模式挖掘的重要内容,用于发现群体运动规律、群体运动趋势以及群体事件。本文首先对群体运动模式建模和群体运动模式挖掘两个层面存在的问题与挑战进行了阐述。接着,对群体运动模式进行了分类,将其分为有领导者运动模式、伴随模式、突变运动模式、流行运动模式、聚集运动模式和发散运动模式。最后,介绍了各种群体运动模式之间的区别与联系,对各种群体运动模式挖掘算法思想进行了综述。
英文摘要:
      Group moving pattern is an essential problem in spatio-temporal trajectory pattern mining which is used to get group moving rules, group moving trend and group events. The problems and challenges of group moving pattern modeling and mining are analyzed. Group moving patterns are classified as having leaders moving pattern, company moving pattern, mutant moving pattern, popular moving pattern, aggregation moving pattern, and divergence moving pattern. The difference and connection between different group moving patterns and the idea of algorithms for mining group moving patterns are introduced.
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