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針對(duì)現(xiàn)有熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法難以從軌跡數(shù)據(jù)集中準(zhǔn)確識(shí)別活動(dòng)熱點(diǎn)的問題，提出了基于軌跡結(jié)構(gòu)的熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)框架（ TS_HS）。TS_HS由候選區(qū)域發(fā)現(xiàn)（CHSD）算法和熱點(diǎn)區(qū)域過濾（HSF）算法組成。首先，使用基于網(wǎng)格相對(duì)密度的CHSD識(shí)別空間上的軌跡密集區(qū)域作為候選熱點(diǎn)區(qū)域；然后，利用HSF根據(jù)候選區(qū)域中軌跡的活動(dòng)特征和時(shí)間變化特征，篩選出移動(dòng)對(duì)象活動(dòng)頻繁的熱點(diǎn)區(qū)域。在Ceolife數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明，與基于全局密度的熱門區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法（ GD_HR）以及移動(dòng)軌跡時(shí)空熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法（SDHSRD）相比，TS—HS能更有效地解決多密度熱點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TS—HS能夠根據(jù)軌跡的活動(dòng)特征準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)移動(dòng)對(duì)象的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域。
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