时空轨迹聚类方法研究进展

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1、第30卷第5期地理科学进展Vol.30,No.52011年05月PROGRESSINGEOGRAPHYMay,2011时空轨迹聚类方法研究进展1,212,34龚玺，裴韬，孙嘉，罗明(1.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京100101；2.中国科学院烟台海岸带研究所，烟台264003；3.中国科学院研究生院，北京100049；4.香港中文大学地理与资源管理学系，香港)摘要：时空轨迹(Trajectory)是移动对象的位置和时间的记录序列。作为一种重要的时空对象数据类型和信息源，时空轨迹的应用范围涵盖了人类行为、交通物流、应急疏散管理、动物习性和市

2、场营销等诸多方面。通过对各种时空轨迹数据进行聚类分析，可以提取时空轨迹数据中的相似性与异常特征，并有助于发现其中有意义的模式。本文根据时空轨迹数据的特点，系统综述了时空轨迹聚类方法的研究进展。首先，从理论、可行性和应用的角度分析了时空轨迹数据及其聚类方法研究的重要性，并论述了时空轨迹的定义、模型与表达；然后，按照相似性度量所涉及的不同时间区间将现有的时空轨迹聚类方法划分为6类，并对每一类方法的原理及特点进行了评述；最后，讨论了现有方法面临的主要问题和挑战，并对时空轨迹聚类研究的发展进行了展望。关键词：时空轨迹；时空数据挖掘；聚类；相似性度量；研究进展1引言物流、应急疏散管理、动

3、物习性、市场营销、计算几何以及模拟仿真等各个领域进行研究。综上所述，传统的GIS研究中，人们常常只关注于某一时无论从理论、可行性还是应用的角度来看，时空轨刻对地理空间中的属性与空间信息的分析，这实际迹数据的研究都非常必要。上只是描述了研究对象的一个快照，没有对连续的为了能够从大量时空轨迹数据中发现有趣的、时态数据作专门处理，但时间、空间和属性作为地隐藏的、未知的知识，需要使用空间数据挖掘作为理实体及地理现象本身固有的3个基本特征，是反分析方法。空间数据挖掘为研究者们提供了很多[1]有效的数据分析工具[2]。在数据驱动的空间数据挖映地理实体的状态和演变过程重要组成部分。随着卫星定

4、位技术、无线通信、跟踪检测设备及视频掘方法中，聚类分析和关联规则挖掘是两种重要的实时采集技术的快速发展，人们能够方便地以低廉手段，其区别在于关联规则挖掘是一个异中求同的的价格获得时空轨迹数据。例如，通过传感器遥测过程，而聚类分析则是同中求异的过程。通过聚类野生动物或者鱼类的活动，通过旅行日志记录交通能够识别对象空间中稠密和稀疏的区域，将数据中工具的运动状况，通过条形码的检入检出了解物流的相似性与异常特征提取出来，从而发现全局分布[3]的状况，通过信用卡刷卡记录或者电话通话记录来模式和数据属性之间有趣的相关。这正符合人们跟踪用户的位置，甚至通过互联网搜索某对象的相对时空轨迹数据分

5、析的要求，即在没有先验知识的关事件来确定该对象的运动轨迹等。空间对象的情况下，先将数据聚合成不同的类，再对各类所代位置、属性都可能随着时间的推移而发生变化，人表的模式进行解读从而获得知识。们不仅需要知道某一对象的属性和空间信息，更要本文根据时空轨迹数据的特点，系统综述了时了解该对象的来龙去脉，以便对其形成原因作出评空轨迹聚类方法的研究进展。首先，主要阐述时空估，对未来情况进行预测。时空轨迹数据恰能有效轨迹数据的定义、模型及其表达；然后，分类介绍了地表达时空对象的这些特性，通过分析各种不同对各种时空轨迹聚类方法的原理并对其特点进行分象的时空轨迹数据，有助于对人类行为模式、交通析和

6、评述；最后，讨论了现有方法面临的主要问题收稿日期：2010-10；修订日期：2011-02.基金项目：中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-QN303)；中国科学院地理资源所自主部署创新项目(200905004)；863项目(2009AA12Z227)。作者简介：龚玺(1986-)，男，硕士研究生，主要研究方向为空间数据挖掘。E-mail:gongx@lreis.ac.cn通讯作者：裴韬(1972-)，男，副研究员，主要从事空间数据挖掘和空间信息统计等的研究。E-mail:peit@lreis.ac.cn522-534页30卷5期龚玺等:时空轨迹聚类方法研究进展

7、523和挑战，并展望了轨迹聚类研究的发展趋势。有采样点重合，往往不能满足实际的需要。2.3.2基于局部插值模型的时空轨迹数据表达2时空轨迹数据有时时空对象的运动方式并非全局一致，但可以假设在相邻记录点间的局部运动是服从特定规时空轨迹(Trajectory)数据具有与其他数据不则的，不同的规则可以用不同的局部插值方法来表同的重要特征，主要体现在定义、模型和表达3个达。最常见的规则是相邻记录点间对象作匀速直方面。它既是一种重要的时空对象数据类型，又是线运动，该规则可以用线性插值方法表达(图2a)