微软研究院郑宇的轨迹挖掘综述

简介：
本文为微软研究院郑宇博士撰写的一篇关于轨迹数据挖掘领域的全面回顾性文章，深入分析了该领域的发展历程、关键技术和未来趋势。 轨迹挖掘是指从移动对象的时间序列数据中提取有用的信息模式的过程。它在诸如交通管理、城市规划、地理信息系统等领域具有重要作用，能够帮助我们理解人们或物体的移动行为及其背后的规律。 轨迹挖掘的研究方向包括但不限于：识别频繁访问区域和路径；预测未来的位置或者活动模式；分析人群流动趋势等。这些研究有助于改善公共服务设施布局，提高物流效率，甚至在犯罪预防中发挥作用。 近年来主流的轨迹挖掘算法主要有基于模型的方法、聚类方法以及序列模式发现技术等。例如基于图论或机器学习框架下的复杂网络建模可以揭示出移动实体之间的相互关系；而通过应用数据挖掘中的聚类分析，则能从大量轨迹数据集中找到具有相似行为特征的对象集合，进而深入探讨其背后的原因和影响因素。 综上所述，随着传感器技术和大数据技术的发展，轨迹挖掘的应用范围正不断扩大，并且在各个领域展现出巨大潜力。