[文章摘要]Semantic Enrichment and Analysis of Movement Data:Probably it is just Starting!

文章：Semantic Enrichment and Analysis of Movement Data:Probably it is just Starting!
作者：Fileto R, Bogorny V, May C, et al.
来源：SIGSPATIAL Special, 2015, 7(1): 11-18.


本文综述了语义轨迹，并简单介绍了正在进行的工作。

轨迹的语义包含很多维度（见CONSTAnT模型）：
Moving object，Space，Time，Goal，Transportation Means，Environment Conditions，Activity等。


得到语义轨迹后，可以进行Semantic Analysis和Semantic Mining。


利用PoI数据来对geo-tweets进行标注，考了两个方面：空间邻近性和文本相似性。
如果仅考虑空间邻近性，则如下图，最近的POI却不是需要访问的POI，这是由于位置含有误差，有些地区POI密度很高，且POI甚至有可能重叠。

本方法对参数非常敏感。