【纽约大学】轨迹数据管理、分析和学习的综述,36页pdf,Trajectory Data Analytics

2020 年 3 月 27 日 专知



传感器和移动设备的最新进展使城市轨道数据的可用性和收集量空前增加,从而增加了对更有效地管理和分析正在产生的数据的方法的需求。在本次综述中,我们全面回顾了轨迹数据管理的最新研究趋势,包括轨迹预处理、轨迹存储、常用的轨迹分析工具,如查询空间和空间文本的轨迹数据,以及轨迹聚类。我们还探讨了四种密切相关的分析任务,它们通常用于交互式或实时处理的轨迹数据。并首次回顾了深度轨迹学习。最后,我们概述了轨道管理系统应具备的基本质量,以最大限度地提高灵活性。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/0c8eefafc5c253d7f8cb15cf64eecab6



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