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針對現有熱點區域發現算法難以從軌跡數據集中準確識別活動熱點的問題，提出了基于軌跡結構的熱點區域發現框架（ TS_HS）。TS_HS由候選區域發現（CHSD）算法和熱點區域過濾（HSF）算法組成。首先，使用基于網格相對密度的CHSD識別空間上的軌跡密集區域作為候選熱點區域；然后，利用HSF根據候選區域中軌跡的活動特征和時間變化特征，篩選出移動對象活動頻繁的熱點區域。在Ceolife數據集上進行的實驗表明，與基于全局密度的熱門區域發現算法（ GD_HR）以及移動軌跡時空熱點區域發現算法（SDHSRD）相比，TS—HS能更有效地解決多密度熱點區域的識別問題。實驗結果表明，TS—HS能夠根據軌跡的活動特征準確發現移動對象的活動熱點區域。
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