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融合语义特征的移动对象轨迹预测方法被引量：7: 2014年; 提出一种融合语义特征的移动对象轨迹预测方法．该方法首先将用户的地理位置轨迹转化成语义轨迹，挖掘出语义模式集，同时在语义轨迹中分析用户的移动行为和规律，将具有相似语义行为的用户进行聚类，并挖掘出每个聚类的地理模式集．然后，基于挖掘到的用户个体语义模式集和相似用户地理模式集，构造用来索引和局部匹配的模式树STP-Tree和SLP-Tree．通过对STP-Tree和SLP-Tree的索引和局部匹配，引入一个加权函数实现给定对象运动的语义位置预测．此方法在传统的地理模式预测方法的基础上融合语义特征，可以有效地提取用户的语义活动行为，克服地理位置点特征的局限．在大量真实和人工轨迹数据集上的实验结果表明：该方法的预测准确率较传统方法均有显著提高．; 黄健斌张盼盼皇甫学军孙鹤立; 关键词：轨迹预测语义特征模式树

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