1. 毕业设计（论文）主要内容：
轨迹相似性对于移动对象分析来说是一个重要的指标，如何确定两个轨迹之间的相似性成为了一个重要的问题，特别是在高维空间中，由于”维数灾难”的存在，使得高维轨迹相似度搜索成为了一个难题，LSH（局部敏感哈希）是解决在海量的高维数据中进行相似性查找的一个比较好的方法。
在本设计中首先了解LSH和轨迹相似度的相关知识，然后使用LSH对轨迹相似度进行搜索，最终设计一个展示系统在展示轨迹相似度搜索的结果。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.掌握LSH（局部敏感哈希）的相关知识
2.掌握轨迹相似度的度量方法
3.使用LSH进行轨迹相似度搜索
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2017.12-2018.2查找资料，文献归纳、分析、整理，撰写开题报告、翻译英文资料。
2018.2-2018.4 学习LSH的轨迹相似度搜索过程所应用的知识，如LSH、轨迹相似度分析、并进行初步设计。
2018.4-2018.5 完成该系统整体实现，然后调试并完善展示效果。
4. 主要参考文献
[1] P. Indyk and R. Motwani.Approximate nearest neighbors:Towards removing the curse of dimensionality. InSTOC,pages 604–613, 1998.
[2] Y Tao, K Yi,CSheng, et. al. Quality and Efficiency in High Dimensional Nearest NeighborSearch[C] Proceeding SIGMOD '09 Proceedings of the 2009 ACM SIGMODInternational Conference on Management of data.
[3] A. Gionis, P.Indyk, and R. Motwani. Similarity search in high dimensions via hashing. In VLDB,pages 518–529,1999
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