《大規模軌跡數據的地理空間關聯解譯及分析挖掘研究》是依託武漢大學，由向隆剛擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：大規模軌跡數據的地理空間關聯解譯及分析挖掘研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：向隆剛
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
軌跡發生於地理空間之中，蘊含豐富的信息與知識，已成為資料庫與空間信息等眾多領域的研究熱點，並取得了豐碩的研究成果。針對已有研究在軌跡-要素間複雜時空關聯關係的建模與分析方面的不足，課題將面向豐富的地理空間上下文信息，開展針對大規模軌跡數據的地理空間關聯解譯及分析挖掘研究，主要工作包括：（1）研究時空關聯於地理空間要素的軌跡模型，將軌跡從點串數據升華為語義對象；（2）研究Stop/Move對象的提取算法和軌跡-要素時空關聯語義的計算方法，以及時空關聯軌跡庫的構建技術；（3）面向時空關聯軌跡庫，從軌跡-＞要素、要素-＞軌跡、軌跡-＞軌跡三方面開展涵蓋時空拓撲特徵、時空訪問特徵、時空相關特徵的軌跡數據查詢分析；（4）圍繞軌跡-要素時空關聯語義，開展軌跡相似性計算與頻繁訪問序列挖掘研究。通過課題研究，從地理空間關聯角度豐富軌跡數據的分析手段，為建立大規模軌跡數據的套用分析系統奠定技術基礎。
結題摘要
為了從海量軌跡數據中提取隱藏的信息與知識，學者們在組織模型、查詢方法、分析技術、挖掘算法與行業套用等多方面開展了大量工作，取得了豐碩的研究成果。總體而言，已有工作在軌跡-地理空間要素間複雜時空關聯關係的語義建模和面向時空關聯軌跡的分析挖掘兩方面的研究還比較薄弱。為此，我們面向豐富的地理空間上下文信息，建立軌跡-地理空間要素時空關聯的語義軌跡模型，不僅可以顯著提升軌跡模型的可理解性，而且能夠開展更為明確、更具語義的查詢、分析與挖掘任務，其結果也將更易於為用戶所解譯。 在軌跡數據地理關聯建模方面，我們分別從軌跡-線、軌跡-面和軌跡-要素三個方向進行了研究，通過考慮軌跡在移動過程中的關鍵點，如起止點、停留點、相交點等，分別提出了基於關鍵點的軌跡-有向拓撲過程模型、基於關鍵點的軌跡-面拓撲過程模型，以及面向關鍵點的軌跡-要素模型，從而將軌跡的點串序列上升為語義編碼序列，有效支撐了基於地理關聯軌跡的分析挖掘。 在地理關聯軌跡計算方面，主要從停留提取、存儲模式和索引構建三個方向進行了研究。提出了基於序列聚類和K函式擴展的軌跡停留聽取方法，設計了面向地理關聯軌跡的組織模式，以及基於非關係資料庫的存儲技術，研製了基於扁平化R樹的關聯軌跡查詢處理方法。 在軌跡關聯分析挖掘方面，主要從軌跡地理關聯解譯和道路提取兩方面進行了研究。提出了基於地理關聯軌跡模型的新型分析技術，支持位置-時間、位置-順序和位置-關係三類軌跡時空模式分析，發明了基於軌跡關聯和地圖匹配的道路發現方法，不僅可以檢測與提取新建道路，而且能夠發現與糾正數字道路的拓撲錯誤。 經過四年研究，項目共發表文章11篇，申請1項專利，其中第1標註的11篇，包括4篇SCI論文，5篇EI論文，1篇會議論文，2篇其他文章，項目建立較為系統的地理關聯軌跡模型及其解譯方法，研究成果符合預期。
