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对长时段的轨迹数据进行合理的分段有利于轨迹数据的语义增强和后续轨迹数据计算以及提高存储的有效性.针对现有轨迹分段方法对先验知识要求高的问题,提出了一种反应式GRASP无监督轨迹分段方法(REGRASP),首先构造了用于衡量轨迹段内部同质性和轨迹段间特征距离的损失函数,然后设计了结合损失函数向轨迹段两侧寻找相关轨迹点的元启发算法,算法能够反应式地调整部分参数候选列表中值的权重,进而影响构建过程,并结合Map Reduce计算模型给出了REGRASP的实现方法.在公开的船只轨迹数据集之上就轨迹段覆盖度和