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相似性度量方法的选取和稳健性对时空轨迹聚类结果的有效性是至关重要的.针对时空轨迹数据复杂的多重维度信息,选取空间维和时间维2个维度度量时空轨迹的相似性,提出一种应用Hausdorff距离的时空轨迹相似性度量方法.首先从时空轨迹的3个特性出发,提出面向相似性度量的时空轨迹重组策略;然后将传统的以点为中心进行相似性度量的思路转换为以轨迹段为中心,提出一个考虑时间同步性的时空轨迹段距离度量公式;最后鉴于传统的Hausdorff距离进行时空轨迹相似性度量具有时空轨迹整体形状特征的优点,针对其容易受时空轨迹局部空间分布影响和忽略时间维信息的缺陷,提出一种基于单位时间平均值Hausdorff距离的时空轨迹相似性度量方法.采用微博签到轨迹数据和出租车GPS轨迹数据进行轨迹时空聚类实验,将文中提出的时空轨迹相似性度量方法与已有的其他方法进行比较,实验结果表明,该方法可以有效地计算时空轨迹的相似性,满足时空轨迹聚类的需求. 相似文献
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