【摘 要】
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移动对象的热点路径发现问题是大数据环境下位置服务研究的一个热点，可支撑用户行程推荐、智能交通管控以及城市道路规划等诸多应用。当前，随着智能移动终端的快速发展和应用，移
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移动对象的热点路径发现问题是大数据环境下位置服务研究的一个热点，可支撑用户行程推荐、智能交通管控以及城市道路规划等诸多应用。当前，随着智能移动终端的快速发展和应用，移动对象轨迹数据的规模量日益增大，而现有的轨迹热点路径发现方法在大数据环境下存在处理效率不高的问题。针对该问题，提出了在Spark平台上基于K—means聚类算法的热点路径发现方法。该方法首先确定轨迹中的停留点，通过停留点将轨迹划分为若干轨迹段，给出轨迹段之间距离的定义和计算方法，在此基础上采用K-means算法，对移动轨迹段进行聚类，聚类结果
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