1、加速度和轨迹前进的方向。从停留位置的定义可以知道，停留位置就是兴趣点。如人们在咖啡厅享用咖啡，这个活动需要持续段时间。学生在教室里上课，这个活动也需要持续段不短的时间。由此可知，停留位置即那些人们在个区域内花了段时间进行些活动的地方。所以郑宇等人利用两种阈值时间阈值和距离阈值来从历史轨迹中提取停留位置。这种方法简单有效。但是不适合处理低采样率轨迹，而且提取出的停留位置过于粗糙。等人定义了种分值函数来描述。
2、，而主要研究时间限制和移动对象的速度对停留位置提取结果的影响。这种方法能够发现任意形状的停留位置，但是计算量非常大。等人扩展了聚类算法来发现停留位置。此文定义了两个相邻轨迹点间额外的距离，并以此来判断轨迹点是否是聚类的核心点。最近，等人利用种基于直方图的密度随机采样技术来提取停留位置。等人利用地图编码发展了种语义加强的聚类算法，来发现停留位置。上面提到的停留位置发现技术，不管是静态的方法还是动态的方法都。
3、用户使用的智能移动设备的类型多为手机平板电脑等，在这些小型移动计算设备中内嵌位置预测技术还是很有必要的。尽管使用位置预测技术会损失点个人隐私信息，但是该技术能为用户提供很多用户需要的额外信息，使人们的生活更加便携舒适，所以使用此技术的服务应用程序还是很受用户欢迎的。如果基于位置服务的应用程序可以预测用户的目的地，那么该应用程序就可以把当前周边的信息如附近的兴趣点和可能的服务，在用户到达目的地前推送给用户。
4、置可能发生的情况，那样用户就有足够的时间来思考与应对这变故。在保证定的精确率下，能预测出用户在段时间后的活动对于很多服务是非常重要的。通过使用位置预测服务，服务便可以提前告知用户后续路段相关的交通状况和即将经过的兴趣点，如加油站酒店等。同样地，些基于位置的广告如可能经过的饭店超市等的优万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文惠信息也该提前定的时间通知用户，那样用户就有足够的时间来决定。位置预测技术通过分析建。
5、目前，智能手机和导航设备在人们的日常生活中扮演着重要的角色，它们除了提供基础服务，还可以通过利用位置预测技术为用户提前提供些有用的建议。在位置预测技术预测用户的位置前，以文本表示的轨迹数据需要先进行分析，然后提取出人们花费段时间进行些活动的地点这些地点本文称为停留点。有关停留位置发现技术的研究主要可以分为两类，即静态发现技术和动态发现技术。静态的停留位置提取技术需要研究人员事先标记出停留位置。也就是说静。
6、历史轨迹分析的研究做出了重要的贡献。但是依然存在如下缺点需要具体的参数依赖于额外的地理资源。位置预测技术基于位置的服务程序往往通过利用用户当前的地理位置信息来为用户提供便捷的服务。仅仅能简单地识别用户当前位置的服务是不够好的，因为用户还需要时间来计划与应对以后可能发生的事。比如出行时，若用户选择的路段发生了堵塞，如果基于位置的服务可以根据用户当前的位置预测出下个位置，那么该服务就可以提前告知用户到达下个。
7、留位置的低速特征，并规定个具体的速度阈值，那些小于定义的速度阈值的轨迹点被认为是个停留位置。而等人则根据动态的速度阈值来发现停留位置，这样那些速度小于阈值的连续轨迹点就被归为同个停留位置的组成部分，而那些速度大于等于阈值的轨迹点则被移除。构成停留位置的轨迹点距离上相互临近，速度偏小甚至静止不动，而离开停留位置的轨迹点与进入该停留位置的轨迹点间的时间差较大。由此，结合停留位置的这些特征，可利用聚类技术来提。
8、停留位置。常见的聚类算法有聚类算法聚类算法和聚类算法。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文和利用聚类算法来从经纬度表示的轨迹数据中发现有意义的物理位置。用聚类的质心来表示聚类结果，该质心通过对同个聚类中的轨迹点计算加权平均值获得。它预先定义个聚类，然后将轨迹点归类到距离值最小的聚类并更新每个聚类的质心，不断重复该过程直到聚类的质心不再改变。该算法简单易于理解，但是使用聚类算法时需要用户事先确定生成聚类的。
9、万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文此项技术便是插值。等人在他们有关的研究中有部分数学算法是有关插值的，这些算法是拉格朗日插值算法和龙格库塔插值算法,。和认为在轨迹的预处理万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文过程中使用插值技术可以解决冷启动热启动问题。等人在研究人们出行起始位置和出行轨迹的长度时，发现插值技术可以很好地处理车辆轨迹的冷启动热启动问题。停留位置提取技术。
10、提取需要事先找出类似教学楼商城等人们会花费段时间进行上课购物等活动的位置，然后将轨迹与之匹配，找出交集。停留位置也称为兴趣点，。和等人在进行基于历史轨迹来推断用户活动的研究时，就通过使用预先收集的兴趣点数据，数据来从原始历史轨迹数据流中提取停留位置,。然而有关停留位置发现技术的研究主要集中在动态发现技术方面。即在没有事先收集的数据的情况下，仅仅利用原始轨迹数据的时空特征来发现停留位置，这些时空特征包括速。
11、用户的历史轨迹来发现用户日常的出行规律，然后利用该规律与用户当前已知的部分轨迹进行匹配与预测。根据预测的结果是否是单的位置，位置预测技术可以分为单位置预测技术和路径预测技术。本节将对这两种预测技术做简单的总结和介绍。单位置预测技术单位置预测方法主要通过各种各样的技术来用于推断用户旅行的目的地或者经过的下个位置。无线通信设备的普遍使用使得高效地创建和验证预测模型成为可能。目的地预测涉及用户的隐私，然而，鉴。
12、数，而寻找合适的值并不是件容易的事。另外，趋向于发现球状的聚类，而不能有效地发现任意形状的聚类，这与停留位置的实际形状不相符。最后，它的抗干扰性不佳，聚类结果容易受噪声点和离群点的影响。鉴于算法的缺点，和利用聚类算法来发现停留位置。聚类算法根据轨迹点间的密度连通性关系来聚类，它将核心点周围满足密度阈值条件的轨迹点指派到同个聚类中，而将不满足条件的轨迹点当做噪声点。主要研究如何高效地减少聚类算法的内存需求。
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