时空轨迹分类研究进展

• 作者: 吉根林 赵竹珺
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 时空轨迹分类 时空轨迹挖掘 时空数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学理论与方法
• 页码范围: 289-297
• 页数: 9页
• 字数: 6932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.00289

摘要

时空轨迹分类旨在为一条轨迹预测类别.时空轨迹分类在城市规划、个性化用户推荐等方面具有重要应用价值,其过程主要包括轨迹数据预处理、特征提取、建立分类器3个阶段.本文综述了近年来时空轨迹分类的研究进展,首先对时空轨迹分类的过程进行概述;然后将时空轨迹分类算法按特征提取的方式分为基于运动特征的轨迹分类算法、基于分类规则的轨迹分类算法和基于图像信号分析的轨迹分类算法3类,分别论述了这些算法的基本思想和优缺点;之后对现有的轨迹分类算法从数据来源、分类器、特征提取方式等方面进行对比分析;最后讨论现有的时空轨迹分类算法面临的挑战.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉根林	南京师范大学计算机科学与技术学院	138	2757	22.0	50.0
2	赵竹珺	南京师范大学计算机科学与技术学院	2	13	1.0	2.0