資料介紹
定位技術與普適計算的蓬勃發(fā)展催生了軌跡大數(shù)據(jù),軌跡大數(shù)據(jù)表現(xiàn)為定位設備所產(chǎn)生的大規(guī)模高速數(shù)據(jù)流,及時、有效地對以數(shù)據(jù)流形式出現(xiàn)的軌跡大數(shù)據(jù)進行分析處理,可以發(fā)現(xiàn)隱含在軌跡數(shù)據(jù)中的異?,F(xiàn)象,從而服務于城市規(guī)劃、交通管理、安全管控等應用,受限于軌跡大數(shù)據(jù)固有的不確定性、無限性、時變進化性、稀疏性和偏態(tài)分布性等特征,傳統(tǒng)的異常檢測技術不能直接應用于軌跡大數(shù)據(jù)的異常檢測,由于靜態(tài)軌跡數(shù)據(jù)集的異常檢測方法通常假定數(shù)據(jù)分布先驗已知,忽視了軌跡數(shù)據(jù)的時間特征,也不能評測軌跡大數(shù)據(jù)中動態(tài)演化的異常行為.面對軌跡大數(shù)據(jù)低劣的數(shù)據(jù)質量和快速的數(shù)據(jù)更新,需要利用有限的系統(tǒng)資源處理因時變帶來的概念漂移,實時地檢測多樣化的軌跡異常,分析軌跡異常間的因果聯(lián)系,繼而識別更大時空區(qū)域內進化的、關聯(lián)的軌跡異常,這是軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測的核心研究內容.此外,融合與位置服務應用相關的多源異質數(shù)據(jù),剖析異常軌跡的起因以及其隱含的異常事件,也是軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測當下亟待研究的問題.為解決上述問題,對軌跡異常檢測技術的研究成果進行了分類總結.針對現(xiàn)有軌跡異常檢測方法的局限性。提出了軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測的系統(tǒng)架構.最后,在面向釓跡流的在線異常檢測、軌跡異常的演化分析、軌跡異常檢測系統(tǒng)的基準評測、異常檢測結果語義分析的數(shù)據(jù)融合以及軌跡異常檢測的可視化技術等方面探討了今后的研究工作.
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