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定位技術與普適計算的蓬勃發展催生了軌跡大數據，軌跡大數據表現為定位設備所產生的大規模高速數據流，及時、有效地對以數據流形式出現的軌跡大數據進行分析處理，可以發現隱含在軌跡數據中的異常現象，從而服務于城市規劃、交通管理、安全管控等應用，受限于軌跡大數據固有的不確定性、無限性、時變進化性、稀疏性和偏態分布性等特征，傳統的異常檢測技術不能直接應用于軌跡大數據的異常檢測，由于靜態軌跡數據集的異常檢測方法通常假定數據分布先驗已知，忽視了軌跡數據的時間特征，也不能評測軌跡大數據中動態演化的異常行為．面對軌跡大數據低劣的數據質量和快速的數據更新，需要利用有限的系統資源處理因時變帶來的概念漂移，實時地檢測多樣化的軌跡異常，分析軌跡異常間的因果聯系，繼而識別更大時空區域內進化的、關聯的軌跡異常，這是軌跡大數據異常檢測的核心研究內容．此外，融合與位置服務應用相關的多源異質數據，剖析異常軌跡的起因以及其隱含的異常事件，也是軌跡大數據異常檢測當下亟待研究的問題．為解決上述問題，對軌跡異常檢測技術的研究成果進行了分類總結．針對現有軌跡異常檢測方法的局限性。提出了軌跡大數據異常檢測的系統架構．最后，在面向釓跡流的在線異常檢測、軌跡異常的演化分析、軌跡異常檢測系統的基準評測、異常檢測結果語義分析的數據融合以及軌跡異常檢測的可視化技術等方面探討了今后的研究工作．
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