内容简介

随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务（Location Based Services, LBS）等技术的发展，轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下，轨迹数据分析的关注度得到持续攀升，它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式，从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径推荐、自然灾害预测与预警、疫情传播监测等诸多领域提供决策支持与服务。本书以轨迹数据相关分析及挖掘技术为主要研究对象，针对轨迹大数据背景下轨迹数据的特征及分析需求，对数据噪声处理、特征提取、相似性度量、参数依赖及复杂轨迹聚类等问题开展了深入研究。

本书可供从事大数据、数据挖掘、机器学习、轨迹数据分析等相关领域的科研及工程人员参考，也可作为高等院校计算机、软件工程及自动化、信息与通信工程等专业的本科生和研究生的学习参考书。