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大數(shù)據(jù)時(shí)代下,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與移動(dòng)終端的普及形成了海量移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù).軌跡數(shù)據(jù)含有豐富的時(shí)空特征信息,通過(guò)軌跡數(shù)據(jù)處理技術(shù),可以挖掘人類(lèi)活動(dòng)規(guī)律與行為特征、城市車(chē)輛移動(dòng)特征、大氣環(huán)境變化規(guī)律等信息.海量的軌跡數(shù)據(jù)也潛在性地暴露出移動(dòng)對(duì)象行為特征、興趣愛(ài)好和社會(huì)習(xí)慣等隱私信息,攻擊者可以根據(jù)軌跡數(shù)據(jù)挖掘出移動(dòng)對(duì)象的活動(dòng)場(chǎng)景、位置等屬性信息.另外,量子計(jì)算因其強(qiáng)大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力成為大數(shù)據(jù)挖掘重要的理論研究方向,用量子計(jì)算技術(shù)處理軌跡大數(shù)據(jù),可以使一些復(fù)雜的問(wèn)題得到解決并實(shí)現(xiàn)更高的效率.對(duì)軌跡大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了綜述.首先,介紹軌跡數(shù)據(jù)概念和特征,并且總結(jié)了軌跡數(shù)據(jù)預(yù)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(shù)以及軌跡數(shù)據(jù)挖掘已有的研究成果,包括模式挖掘、軌跡分類(lèi)等;總結(jié)了軌跡數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)基本原理和特點(diǎn),介紹了軌跡大數(shù)據(jù)支撐技術(shù),如處理框架、數(shù)據(jù)可視化;也討論了軌跡數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用量子計(jì)算的可能方式,并且介紹了目前軌跡數(shù)據(jù)處理中所使用的核心算法所對(duì)應(yīng)的量子算法實(shí)現(xiàn);最后,對(duì)軌跡數(shù)據(jù)處理面臨的挑戰(zhàn)與未來(lái)研究方向進(jìn)行了總結(jié)與展望。
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