Minado de Datos de Trayectoria

Los avances en técnicas de adquisición de ubicación y computación móvil han generado grandes volúmenes de datos de trayectoria espacial, que representan la movilidad de una diversidad de objetos en movimiento, como personas, vehículos y animales. En la última década, se han propuesto muchas técnicas para el procesamiento, gestión y minado de datos de trayectoria, fomentando una amplia gama de aplicaciones. En este artículo, realizamos una encuesta sistemática sobre la investigación principal en minado de datos de trayectoria, proporcionando un panorama del campo así como el alcance de sus temas de investigación. Siguiendo un mapa que va desde la derivación de datos de trayectoria, al preprocesamiento de datos de trayectoria, a la gestión de datos de trayectoria y a una variedad de tareas de minado (como el minado de patrones de trayectoria, detección de valores atípicos y clasificación de trayectoria), la encuesta explora las conexiones, correlaciones y diferencias entre estas técnicas existentes. Esta encuesta también introduce los métodos que transforman trayectorias en otros formatos de datos, como gráficos, matrices y tensores, a los que se pueden aplicar más técnicas de minado de datos y aprendizaje automático. Finalmente, se presentan algunos conjuntos de datos de trayectoria públicos. Esta encuesta puede ayudar a dar forma al campo del minado de datos de trayectoria, proporcionando una comprensión rápida de este campo a la comunidad.