轨迹挖掘系列博客为本文的学习笔记，参考文献如下：
Zheng Y. Trajectory Data Mining: An Overview[M]. ACM, 2015.
Zheng Y. Computing with spatial trajectories[M]. Springer New York, 2011.
轨迹挖掘系统框架
轨迹挖掘分为6个模块：
模块1（轨迹预处理）：1.噪声清洗、2.分段、3.停留点检测、4.压缩、5.地图匹配
模块2（轨迹数据管理、查询、编码）：1.top-k最近的邻居查询、2.一个范围查询、3.历史数据查询、4.最近（实时）数据查询
模块3（轨迹的不确定性研究）：1.减少轨迹的不确定性，具体来说，轨迹是连续的，轨迹点是离散的，减少两个轨迹点之间不 确定性。
2.保护乘客的隐私。具体来说，当乘客没有关闭轨迹记录设备时，如何保护他的隐私。
模块4（出行模式挖掘）：1.共有的出行模式，比如城区转移。2.轨迹聚类 3.定期的出行模式4.高频的时间序列模式
模块5（轨迹分类）：1.出行目的分类 2. 出行方式分类
模块6（异常轨迹检测）：1.一条或者一段异常轨迹 2.挖掘异常原因（交通事故等）
模块7（轨迹格式转换）：1.图 2.矩阵 3.张量