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索马里纳德里维萨尔;拉尔斯·库利克;詹姆斯·贝利

时空轨迹的有效且通用的距离测量。 （英语） 兹比尔1458.62112

数据最小知识。迪斯科。 33，第3号，577-606（2019）.
摘要：大规模轨迹数据的分析对于从交通规划到交通管理的应用具有巨大的益处。分析此类数据的一个基本组成部分是计算轨迹之间的相似性。现有的相似性计算工作主要集中在轨迹的空间方面，但很少将时间与空间结合起来考虑。考虑时间时的一个关键挑战是如何处理异步或可变速率采样的轨迹，这可能会导致不确定性。为了解决这个问题，我们将轨迹相似性量化为一个区间，而不是单个值，以捕获不同采样率和异步采样可能导致的不确定性。基于这一观点，我们提出了一种新的轨迹相似性度量——轨迹间隔距离估计，它将相似性计算建模为一个凸优化问题。使用两个实际数据集，我们证明了我们提出的度量对于评估与现有最先进度量相比的相似性非常有效。

MSC公司：

62H11型 定向数据；空间统计学

关键词：

时空轨迹;相似性;距离;测量;不确定性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Naderivesal}等人，Data Min.Knowl。迪斯科。33，第3号，577--606（2019；Zbl 1458.62112）
全文： 内政部

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