基于LSH的轨迹相似度搜索开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着移动设备的普及和定位技术的快速发展，海量的轨迹数据不断涌现。

这些轨迹数据蕴含着丰富的时空信息，为城市规划、交通管理、用户行为分析等领域提供了宝贵的数据资源。

轨迹相似度搜索作为轨迹数据挖掘中的一个重要研究方向，旨在从海量轨迹数据中快速准确地检索出与查询轨迹相似的轨迹，其研究成果在交通模式分析、路径规划、用户画像等方面具有重要的应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

轨迹相似度搜索作为轨迹数据挖掘领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在轨迹相似度搜索方面取得了一定的研究成果，特别是在基于特定应用场景的轨迹相似度度量方法和搜索算法方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括：
1.研究轨迹数据预处理方法：针对原始轨迹数据存在的噪声、冗余等问题，研究轨迹数据清洗、压缩等预处理方法，提高轨迹数据的质量。

2.研究lsh哈希函数的设计：针对轨迹数据的特点，设计合适的lsh哈希函数，将高维轨迹数据映射到低维哈希空间，并保持轨迹之间的相似性关系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，对轨迹相似度搜索的相关理论和技术进行深入研究，包括轨迹数据模型、相似度度量方法、lsh算法等，分析现有方法的优缺点。

其次，针对现有方法在处理海量轨迹数据时存在的效率瓶颈问题，设计基于lsh的轨迹相似度搜索算法，包括轨迹数据预处理、lsh哈希函数选择、轨迹索引结构构建、相似轨迹搜索策略等关键环节。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的基于lsh的轨迹相似度搜索算法，能够有效解决现有方法在处理海量轨迹数据时存在的效率瓶颈问题。

2.针对轨迹数据的特点，设计合适的lsh哈希函数，能够在保持轨迹之间相似性关系的同时，将高维轨迹数据映射到低维哈希空间，提高搜索效率。

3.构建基于lsh的轨迹索引结构，能够有效组织和管理海量轨迹数据，并支持快速相似度搜索。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李瑞轩,李德毅.一种基于网格和lsh的轨迹大数据相似性搜索方法[j].计算机科学,2017,44(12):77-81.

[2]张鹏,郭文强,王宏,等.一种基于lsh的加权轨迹相似度查询算法[j].计算机工程,2018,44(12):51-58.

[3]刘佳,周丽华,郭雷.一种基于lsh和网格索引的轨迹相似性搜索方法[j].计算机应用,2019,39(s2):171-175.