GPS及图像轨迹时空数据挖掘

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

当前库包含通用关联规则挖掘框架（GARMF），支持从事务、空间数据集和时空数据集中挖掘关联规则，并支持增量挖掘。另外还包括规则过滤库（RFL）和规则评估库。此外，还提供了DAP-Shell、GARMF和RFL的GUI界面。

研究基于出租车轨迹数据的城市居民出行时空特征，揭示居民出行的时间和空间分布规律。通过分析出租车轨迹和POI数据，研究发现深圳市居民出行存在早、中、晚高峰，以及空间上的局部密集和圈层递减现象。此外，研究还分析了居民购物和办公行为的出行时间和距离特征的相似性。GIS技术在居民出行时空特征分析中发挥关键作用，结合POI数据，能够量化分析出行规律。数据挖掘技术也能通过出租车轨迹和POI数据挖掘，揭示出居民出行的时空分布规律。研究结果为城市管理和规划提供了重要依据，帮助理解城市功能结构，推动智能化和信息化发展。

轨迹数据挖掘涉及从轨迹数据中提取行为模式和规律，应用于事故调查、群体跟踪等领域。主要技术包括：伴随模式挖掘与频繁模式挖掘。 伴随模式挖掘：通过提取伴随的移动对象，分析对象群体行为。例如，分析时空环境中对象的群体特征，识别Flock, Convoy, Swarm, Gathering等模式。此技术对群体行为的识别有重要应用。 频繁模式挖掘：主要从大规模轨迹数据中发现频繁时序模式。这些模式在旅游推荐、生活模式挖掘、地点预测等方面有广泛应用。具体方法包括： 基于简单分段的轨迹挖掘方式 基于聚类的兴趣区域挖掘方式 基于路网匹配的频繁模式挖掘方式 算法方面，频繁模式挖掘通常使用以下两种算法：- 基于Apriori算法的模式挖掘：适用于频繁项集和时序数据的挖掘。- 基于树结构的模式挖掘：优化了复杂模式的高效挖掘。 通过这些挖掘技术，轨迹数据的应用涵盖广泛，从用户行为预测到位置推荐，轨迹数据挖掘的技术正在不断拓展。

提供了交通时空大数据分析、挖掘、可视化源码，助力理解和实践相关技术。