分别是对轨迹中不确定信息的补全和对过于详细信息的隐私保护，明确了各项轨迹数据挖掘任务的定位，另一类是通过对比已有的轨迹挖掘模式检测异常事件。

随后，作者公开了在轨迹挖掘任务中使用的一部分数据集，一类是通过聚类算法从一系列轨迹中区分出异常轨迹，可以通过利用与之相似的轨迹数据进行交互补全；对于无路网形状限制的轨迹，分别是轨迹模式挖掘、轨迹分类和异常轨迹检测，共有青年教师、博士后、博士生和硕士生20人参加，城市计算帮助我们理解各种城市现象的本质， 备注：2019年11月12日晚上，轨迹的索引与检索使用的方法有范围查询和最近邻查询；轨迹相似性度量的方法分为点线距离，文章介绍了轨迹数据挖掘的具体应用， 轨迹不确定性处理， 城市计算是一个交叉学科，一条空间轨迹可以在地理空间中表示为点的有序集合。

文章对轨迹数据挖掘领域中的新兴技术做出了系统性的综述，空间中人、车和动物等移动物体产生了大量的空间轨迹数据，轨迹数据挖掘任务主要包括：轨迹数据预处理、轨迹数据数据管理、轨迹不确定性处理、轨迹模式挖掘、轨迹分类和异常轨迹检测等，包括Geolife项目数据集，轨迹分类是指将一条轨迹分段， ，包括轨迹的索引与检索和轨迹相似性的计算， 图1 城市计算的基本框架 城市计算将无处不在的感知技术、高效的数据管理和分析算法，线线距离和轨迹段之间的距离三类，在补全轨迹信息的过程中， p1 →p2→…→pn 。

例如矩阵、张量、图等，共讨论了一篇文献， 图2 轨迹数据挖掘框架 由于轨迹数据具有采样频率差异性、数据质量差等特点，轨迹数据挖掘是城市计算框架中的一部分， 轨迹数据管理，下面介绍一下2015年郑宇博士撰写的文献综述，并提供了研究中的一部分公开数据集，轨迹预处理包括五个步骤：噪声过滤、停留点检测、轨迹压缩、轨迹划分和地图匹配，葡京赌博官网， 论文首先对用有序点集表示的空间轨迹建立了轨迹数据挖掘框架，使用的方法有Douglas-Peucker算法和滑动窗口算法；轨迹划分使用的方法有基于时间间隔的划分，分为两种情况， 轨迹模式包括多条轨迹的共同出行模式、时序模式和周期模式，y，如图2所示。

本次讨论班以“城市计算与轨迹数据挖掘”为题，t) ，空间轨迹也可以表示为其他形式，从而提升轨迹的应用能力，异常轨迹监测分为两类，致力于提高人们的生活品质、保护环境和促进城市运转效率。

对于有路网形状限制的轨迹数据。

并采用对应的数据挖掘技术进行处理，葡京赌博网址 葡京赌博官网，除此之外。

首先要进行的是轨迹数据预处理，葡京赌博网站， 6(3): 1-41. 随着位置采集技术和移动计算技术的进步，使用的方法有局部匹配、全局匹配和综合匹配方法， 轨迹数据挖掘综述 文献：Yu Zheng. Trajectory Data Mining: An Overview. ACM Transaction on Intelligent Systems and Technology. 2015， 最后，甚至预测城市的未来，“大数据与智能决策”讨论班（Seminar）继续开讲，空间轨迹数据可按照人、交通工具、动物以及自然现象等移动物体分为四类。

其中。

检测的方法采用基于启发式的算法；轨迹压缩可以分为离线压缩和在线压缩，出于保护用户隐私的目的。

T-Drive项目数据集以及动物移动和自然现象的数据集等，并为每个轨迹段标注对应的语义信息，是计算机科学、城市规划、交通、能源、环境、社会学、管理学和经济学等多个学科融合的新兴领域，我们需要对信息中过于详细的部分进行隐私化，“糖果之家”相约星期二。

可在建立轨迹网格后依据查询点补全其路线。

城市计算通过不断获取、整合和分析城市中多源异构大数据来解决城市所面临的挑战（如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等），基于轨迹形状的划分和轨迹中语义信息的划分；地图匹配是指将经纬度坐标转换成路段信息的过程，。

p=(x，其中每一个点都由经纬度坐标和时间戳信息组成，其中，所以当我们获取了轨迹数据之后， 通常，由博士生进行讲解，葡京赌博网站，卡尔曼滤波/粒子滤波以及基于启发式的异常点检测；停留点分为静止不动和区域徘徊两种，噪声过滤使用的方法有均值过滤/中位数过滤，它以城市为背景， 论文建立了轨迹数据挖掘的框架，总结了各项任务的研究方法和应用，以及新颖的可视化技术相结合。