摘要
随着移动设备和定位技术的普及，轨迹数据呈爆炸式增长。
如何高效地从海量轨迹数据中检索出相似的轨迹成为一个研究热点。
局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH)作为一种降维和近似查询技术，能够有效地解决高维数据相似性搜索问题，被广泛应用于轨迹相似度搜索领域。
本文首先介绍了轨迹相似度搜索的研究背景和意义，以及LSH算法的基本原理。
然后，对现有的基于LSH的轨迹相似度搜索方法进行了分类和综述，从轨迹数据预处理、LSH哈希函数选择、轨迹索引结构构建以及相似轨迹搜索策略等方面，分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，总结了基于LSH的轨迹相似度搜索面临的挑战和未来研究方向。
关键词：轨迹相似度搜索；局部敏感哈希；轨迹索引；大数据分析；模式识别
近年来，随着移动互联网、物联网、普适计算等技术的快速发展，以及智能手机、车载导航系统、可穿戴设备等移动终端的普及，产生了海量的轨迹数据。
轨迹数据蕴含着丰富的时空信息，通过对轨迹数据的分析和挖掘，可以发现用户行为模式、交通拥堵规律、城市空间结构等有价值的信息，为城市规划、交通管理、个性化推荐等应用提供决策支持。
轨迹相似度搜索是轨迹数据挖掘中的一个基本问题，旨在从海量轨迹数据中检索出与查询轨迹相似的轨迹。
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