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從時空維度中尋找軌跡相似、時間相近的對象集合，即挖掘移動對象的伴隨模式，在基于地理位置的用戶行為分析中被廣泛使用。然而現(xiàn)有移動對象相似性挖掘算法難以處理時間連續(xù)、空間離散、時空相關(guān)并且數(shù)據(jù)量大的時空數(shù)據(jù)。針對此類數(shù)據(jù)，設(shè)計基于滑動窗口、 Apriori性質(zhì)和貪心選擇策略的寬度優(yōu)先搜索算法，對移動對象伴隨模式挖掘問題進(jìn)行求解。同時結(jié)合基于哈希的迭代剪枝算法和基于摘要信息的剪枝算法，設(shè)計兩層剪枝算法以去除冗余的中間結(jié)果。在真實數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明，與僅使用哈希迭代或摘要信息的剪枝算法相比，該算法的剪枝效率較高，并且能夠穩(wěn)定去除99%以上的冗余數(shù)據(jù)。
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