trajectory data mining

التطورات في احتساب دقة الموقع الجغرافي والحوسبة المتنقلة ولدت كمية ضخمة من البيانات عن المسارات المكانية والتي تمثل المسارات الحركية لأغراض متنوعة متحركة مثل: اشخاص، مركبات، حيوانات، تم طرح العديد من التقنيات لمعالجة وادارة وتعدين هذه المعلومات في العقود الماضية من اجل تعزيز مجال واسع من التطبيقات، في هذا المقال، سنجري بشكل رئيسي مسحاً منهجياً على دراسة تعدين البيانات، سنقدم نظرة عامة عن هذا المجال والعناوين الرئيسية عن مواضيع البحث، وذلك باتباع خطة تبدأمن اشتقاق بيانات المسار ومن ثم تجهيزها (preprocessing) الى ادارتها لتنتهي بعدد من مهام التعدين ( تعدين انماط المسارات، الكشف الخارجي، تصنيف المسار)، هذه الدراسة تبحث في الاتصالات، الارتباطات، والاختلافات بين التقنيات الموجودة، كما يقدم الطرق التي تحول المسارات الى بنية بيانات أخرى، مثل: رسومات بيانية، مصفوفات، tensors ، حيث يمكننا زيادة عدد تقنيات التعدين والتعلم الآلي التي يمكن تطبيقها.

The advances in location-acquisition and mobile computing techniques have generated massive spatial trajectory data, which represent the mobility of a diversity of moving objects, such as people, vehicles and animals. Many techniques have been proposed for processing, managing and mining trajectory data in the past decade, fostering a broad range of applications. In this article, we conduct a systematic survey on the major research into trajectory data mining, providing a panorama of the field as well as the scope of its research topics. Following a roadmap from the derivation of trajectory data, to trajectory data preprocessing, to trajectory data management, and to a variety of mining tasks (such as trajectory pattern mining, outlier detection, and trajectory classification), the survey explores the connections, correlations and differences among these existing techniques. This survey also introduces the methods that transform trajectories into other data formats, such as graphs, matrices, and tensors, to which more data mining and machine learning techniques can be applied. Finally, some public trajectory datasets are presented. This survey can help shape the field of trajectory data mining, providing a quick understanding of this field to the community.