38、时空模式挖掘：算法与应用

时空模式挖掘：算法与应用

在时空数据分析领域，模式挖掘是一项关键技术，它能够从大量的移动对象轨迹数据中发现有价值的信息。本文将深入探讨时空模式挖掘的相关内容，包括相似性度量、通用模式、行为模式、语义模式以及多轨迹的聚合模式等。

1. 相似性度量

在分析移动对象的轨迹时，相似性度量是一个重要的概念。它可以帮助我们判断两条轨迹是否相似，从而发现潜在的规律和关系。常见的相似性度量方法包括欧几里得距离、动态时间规整（DTW）、编辑距离（ERP）、最长公共子序列（LCSS）和编辑距离（EDR）等。

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距离度量	局部时间偏移	噪声处理	度量性质	计算成本
欧几里得距离	√		是	O(n)
DTW	√			O(n²)
ERP	√	√	是	O(n²)
LCSS	√	√