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大數據時代下,移動互聯網發展與移動終端的普及形成了海量移動對象軌跡數據.軌跡數據含有豐富的時空特征信息,通過軌跡數據處理技術,可以挖掘人類活動規律與行為特征、城市車輛移動特征、大氣環境變化規律等信息.海量的軌跡數據也潛在性地暴露出移動對象行為特征、興趣愛好和社會習慣等隱私信息,攻擊者可以根據軌跡數據挖掘出移動對象的活動場景、位置等屬性信息.另外,量子計算因其強大的存儲和計算能力成為大數據挖掘重要的理論研究方向,用量子計算技術處理軌跡大數據,可以使一些復雜的問題得到解決并實現更高的效率.對軌跡大數據中數據處理關鍵技術進行了綜述.首先,介紹軌跡數據概念和特征,并且總結了軌跡數據預處理方法,包括噪聲濾波、軌跡壓縮等;其次,歸納軌跡索引與查詢技術以及軌跡數據挖掘已有的研究成果,包括模式挖掘、軌跡分類等;總結了軌跡數據隱私保護技術基本原理和特點,介紹了軌跡大數據支撐技術,如處理框架、數據可視化;也討論了軌跡數據處理中應用量子計算的可能方式,并且介紹了目前軌跡數據處理中所使用的核心算法所對應的量子算法實現;最后,對軌跡數據處理面臨的挑戰與未來研究方向進行了總結與展望。
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