物流时空数据模式挖掘与可视化文献综述

随着现代物流业的迅速发展以及物联网、云计算等技术的广泛应用，物流领域积累了海量的时空数据。

挖掘这些数据中蕴藏的模式和规律，并以直观易懂的方式进行可视化呈现，对于优化物流流程、提升效率、降低成本具有重要意义。

本文首先阐述了物流时空数据的基本概念和特征，接着回顾了时空数据挖掘和可视化的研究现状，包括聚类分析、轨迹模式挖掘、异常检测、关联规则挖掘以及基于地图、时序、网络和交互式等可视化方法。

然后，分析了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势，探讨了深度学习、增强现实等新兴技术在物流时空数据挖掘与可视化中的应用前景。

关键词：物流时空数据；模式挖掘；可视化；轨迹分析；异常检测

物流时空数据是指包含时间和空间属性的物流相关数据，例如车辆轨迹、货物运输路线、仓库位置等。

这些数据具有以下特点：
1.时空特性:物流时空数据同时包含时间和空间维度，可以描述物流活动在时间和空间上的变化过程。

2.海量性:随着物联网、传感器等技术的普及，物流时空数据规模不断增长，呈现出海量数据的特征。

3.异构性:物流时空数据来源多样，包括GPS定位、RFID标签、传感器网络等，数据格式和结构各不相同，具有异构性。

4.复杂性:物流活动涉及多个环节和参与者，物流时空数据之间存在复杂的关联关系，难以用简单的模型进行描述。