【摘 要】
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移动对象轨迹数据管理是移动计算领域的研究热点。通过采样技术构造数据流摘要是普遍采用的方法之一。传统的均匀采样往往容易丢失某些关键变化数据。利用轨迹数据流的局部连
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,总后勤部后勤科学研究所
【基金项目】
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国家科技支撑计划重点项目（2006BAG01A07）资助
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移动对象轨迹数据管理是移动计算领域的研究热点。通过采样技术构造数据流摘要是普遍采用的方法之一。传统的均匀采样往往容易丢失某些关键变化数据。利用轨迹数据流的局部连续性特征,提出一种基于滑动窗口的偏倚采样算法。算法将滑动窗口通过聚类划分成若干大小不一的基本窗口,并针对每个基本窗口给定一个采样率,对窗口内数据进行偏倚采样,从而形成数据流摘要。算法利用了轨迹数据的内在特征,因此具有较高的采样质量。最后,基于实际数据对算法进行了实验,结果证明了算法的有效性。
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