浮動(dòng)車技術(shù)應(yīng)用研究進(jìn)展

摘 要： 在綜合國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，闡述了浮動(dòng)車技術(shù)進(jìn)展和應(yīng)用現(xiàn)狀。分析了浮動(dòng)車軌跡的配準(zhǔn)技術(shù)，分析表明綜合考慮道路幾何約束和車輛狀態(tài)行駛規(guī)律的配準(zhǔn)算法具有較高得匹配效果。簡(jiǎn)述了基于FCD計(jì)算路段平均速度，行程時(shí)間的算法，分析各種算法的適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)。最后分析總結(jié)了FCD更新和獲取電子地圖的方法，指出這是一種成本較低效率較高的可行的方法。

關(guān)鍵詞： 浮動(dòng)車技術(shù)； 數(shù)據(jù)挖掘； 交通信息； 路網(wǎng)結(jié)構(gòu)； 地圖匹配

中圖分類號(hào)： TN915?34； TP391； U491.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）11?0156?05

Abstract： On the basis of synthesizing the literatures at home and abroad， the development and application status of floa?ting car technology are elaborated. The trace registering technology of the floating car is analyzed. The analysis result shows that the registering algorithm synthetically considering the road geometric constraint and vehicle driving rules has high marching effect. The algorithm based on FCD （floating car data） to calculate the average speed of road section and travel time is described briefly. The applicable situation and merits of various algorithms are analyzed. The methods of FCD update and electronic map acquisition are analyzed and summarized. The analysis data shows that the proposed method is a feasible method with low cost and low efficiency.

Keywords： floating car technology； data mining； traffic information； road network structure； map matching

隨著定位技術(shù)，通信技術(shù)的發(fā)展，很多單位如出租車公司、物流公司等為了監(jiān)管車輛而安裝定位設(shè)備記錄車輛行駛位置和狀態(tài)。這些車輛就像路網(wǎng)中的移動(dòng)傳感器，它們的行駛狀態(tài)隨著交通狀況浮動(dòng)實(shí)時(shí)反映交通信息。這種安裝了車載定位設(shè)備，在完成任務(wù)的同時(shí)定期記錄自身位置和狀態(tài)的車輛稱為浮動(dòng)車（Floating Car）。浮動(dòng)車所記錄的行駛過(guò)程中的位置，方向和速度等信息稱為浮動(dòng)車軌跡數(shù)據(jù)（Floating Car Data，F(xiàn)CD）。浮動(dòng)車技術(shù)（Floating Car Technology）就是基于FCD采用各種數(shù)據(jù)挖掘、圖形識(shí)別、智能算法等獲取價(jià)值信息的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程。目前浮動(dòng)車技術(shù)已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，在全世界很多項(xiàng)目中得到了測(cè)試和應(yīng)用展示，在很多部門都有其應(yīng)用前景。為了推動(dòng)浮動(dòng)車技術(shù)的深入研究、溝通交流和推廣應(yīng)用， 本文分析總結(jié)了浮動(dòng)車技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究及應(yīng)用現(xiàn)狀。

1 浮動(dòng)車技術(shù)概述

FCD主要包括車輛的位置和瞬時(shí)行駛狀態(tài)（速度、方向等）信息。隨著傳感技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)浮動(dòng)車可采集到更多數(shù)據(jù)（Extend Floating Car Data，EFCD），例如外界溫度、雨刷狀態(tài)等。

如圖1所示， FCD技術(shù)框架包括：浮動(dòng)車軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理，軌跡配準(zhǔn)，挖掘算法，應(yīng)用層。浮動(dòng)車軌跡處理包括FCD數(shù)據(jù)的采集、存放和去噪；軌跡配準(zhǔn)是通過(guò)彌補(bǔ)軌跡形狀的損失，還原車輛的實(shí)際行駛軌跡，配準(zhǔn)是所有基于FCD挖掘應(yīng)用的基礎(chǔ)，配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性直接影響挖掘有價(jià)值信息的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。挖掘算法層本質(zhì)上就是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程，根據(jù)挖掘應(yīng)用層需要挖掘的價(jià)值信息及應(yīng)用場(chǎng)景的不同所采用的挖掘算法也不盡相同。

本文首先分析總結(jié)軌跡配準(zhǔn)算法，然后分別陳述基于FCD的兩種主要應(yīng)用：交通信息和路網(wǎng)信息的挖掘算法。

2 軌跡配準(zhǔn)

由于受到采樣間隔、精度及采樣時(shí)車輛速度的影響， FCD往往不能正確反映車輛的實(shí)際運(yùn)行路線。軌跡配準(zhǔn)的目的就是彌補(bǔ)軌跡形狀的損失，還原車輛的實(shí)際行駛軌跡。通過(guò)閱讀文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)配準(zhǔn)方法有地圖匹配算法和多軌跡融合算法，圖2總結(jié)了兩種方法的適用范圍。

地圖匹配算法是將軌跡匹配到相應(yīng)的道路上，用道路的幾何形狀來(lái)彌補(bǔ)軌跡形狀損失。多軌跡融合算法是識(shí)別并融合來(lái)自同一條道路上的軌跡，從而彌補(bǔ)軌跡形狀損失，還原浮動(dòng)車的真實(shí)行駛路徑。地圖匹配算法需要有可用電子地圖，方法簡(jiǎn)單，但是算法的準(zhǔn)確性依賴于電子地圖的準(zhǔn)確性。

如果沒有電子地圖，或者由于地圖的更新速度較慢導(dǎo)致部分軌跡不能找到匹配的道路或場(chǎng)所，此時(shí)采用多軌跡融合算法，這種算法的正確性不再依賴電子地圖，但是算法比較復(fù)雜，準(zhǔn)確性依賴采樣頻率、采樣精度及樣本數(shù)據(jù)量。多軌跡融合算法實(shí)現(xiàn)軌跡配準(zhǔn)有兩種方式，一種是基于軌跡點(diǎn)的聚類算法，另一種是基于軌跡曲線的聚類算法。算法的最終結(jié)果是獲得城市道路的相關(guān)信息，這就等同于通過(guò)FCD獲得了路網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息。

2.1 地圖匹配算法

地圖匹配算法的目的是識(shí)別行駛車輛所處的準(zhǔn)確路段和位置。目前用于地圖匹配的方法可以分為：幾何算法，拓?fù)渌惴ê椭悄芩惴╗1]。

2.1.1 幾何算法

基于幾何特征的匹配算法利用空間路網(wǎng)中l(wèi)ink的幾何形狀，而不考慮link之間的鏈接。

這種算法中最簡(jiǎn)單的是點(diǎn)到點(diǎn)匹配[2]，即將定位點(diǎn)匹配到地圖link中距離最近的形點(diǎn)上，距離的計(jì)算一般采用歐氏距離。這種方法簡(jiǎn)單有效，但實(shí)際上需要的是定位點(diǎn)距離那個(gè)路段最近，也就是點(diǎn)到線距離最短。

第二種幾何匹配算法是點(diǎn)到線[3]， 即在地圖中找到距離位置點(diǎn)最近的線段上。雖然這種算法優(yōu)于點(diǎn)到點(diǎn)算法，但是這種方法不適合在道路密集的城市區(qū)域。

第三種幾何匹配算法是線到線[4]，該算法要比較道路形狀和車輛軌跡形狀。其首先按照點(diǎn)到點(diǎn)匹配找到所有合適的候選形點(diǎn)，然后分段計(jì)算形點(diǎn)形成曲線的曲率，找到曲率最接近道路。

2.1.2 拓?fù)渌惴?/p>

拓?fù)渌惴ㄊ腔趯?duì)路網(wǎng)拓?fù)涞姆治觯址Q為基于拓?fù)涞木€到線的地圖匹配方法。

Meng等提出了考慮道路的拓?fù)涮卣鳎ㄇ省⑦B通性、彎道等）和軌跡之間關(guān)系的匹配算法[5]。文獻(xiàn)[6]考慮浮動(dòng)車軌跡數(shù)據(jù)具有整體運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的特點(diǎn)，結(jié)合路網(wǎng)行車限制約束，提出一種全局地圖匹配算法，綜合考慮軌跡曲線與路網(wǎng)路徑的曲線相似性、實(shí)際行車的路段幾何拓?fù)浜徒煌ü苤萍s束下的連通性。李清泉等針對(duì)精度差，頻率低的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，給出了基于空間和拓?fù)浼s束下的最短路徑地圖匹配算法，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)根據(jù)幾何約束判斷是否滿足道路拓?fù)渥訄D，不滿足進(jìn)行相應(yīng)的修補(bǔ)，然后檢查是否有可達(dá)路徑，有則匹配成功[7]。

2.1.3 智能算法

智能地圖匹配算法是指利用一些高級(jí)技術(shù)如卡爾曼濾波、模糊邏輯和貝葉斯理論等的地圖匹配算法。

Kim等利用Kalman濾波重新估計(jì)車輛位置以便使誤差最小化提高定位精度[8]。濾波器的性能取決于電子地圖的質(zhì)量特別是道路曲率的正確性。文獻(xiàn)[9]提出：通過(guò)對(duì)待配路段之間隸屬度比較與模糊排序，并調(diào)整測(cè)度因子參數(shù)，使匹配算法在道路幾何分布復(fù)雜，且較為密集的區(qū)域，仍具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力。文獻(xiàn)[10]使用云模型對(duì)當(dāng)前信息的不確定性推理，計(jì)算定位點(diǎn)相對(duì)于候選道路的匹配可信度，基于隱馬爾科夫模型預(yù)測(cè)駕駛員出行路徑及目的地，通過(guò)對(duì)模型中的觀察值函數(shù)重新設(shè)定，將路徑預(yù)測(cè)信息與當(dāng)前地圖匹配算法結(jié)合，構(gòu)建組合地圖匹配算法。

文獻(xiàn)[11] 建立了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地圖匹配算法，算法將車輛運(yùn)行方向與路段夾角以及定位點(diǎn)到路段的投影距離作為輸入數(shù)據(jù)，采用梯度下降算法來(lái)確定輸出層權(quán)值的大小，有效地提高了匹配的效率。

綜上所述，匹配算法應(yīng)當(dāng)考慮道路約束或者車輛行駛狀態(tài)特征，并合理利用一些智能算法可以增加匹配的效率和準(zhǔn)確性。

3 基于FCD挖掘交通信息

浮動(dòng)車就像內(nèi)置在交通中移動(dòng)的分布式傳感器，隨時(shí)采集車輛位置和車輛行駛狀態(tài)等信息。作為新型的交通信息檢測(cè)技術(shù)，浮動(dòng)車?yán)枚ㄎ患夹g(shù)獲得車輛的位置信息，通過(guò)車身傳感器獲得速度、方向等狀態(tài)信息，使用無(wú)線通信技術(shù)把采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心，經(jīng)過(guò)處理、挖掘，然后發(fā)布交通數(shù)據(jù)信息。基于FCD主要是實(shí)時(shí)獲得路況信息，就估算在一定時(shí)間范圍內(nèi)經(jīng)過(guò)目標(biāo)路段的車輛平均行程時(shí)間和平均速度。

3.1 目標(biāo)路段的平均行駛速度

根據(jù)浮動(dòng)車的采樣頻率的高低，基于FCD估計(jì)路段平均行駛速度可以采用不同的估計(jì)算法。當(dāng)采樣頻率較高時(shí)可以先計(jì)算單一浮動(dòng)車的平均速度，然后再估計(jì)目標(biāo)路段平均速度；當(dāng)采樣頻率較低時(shí)，可以將路段上所有的浮動(dòng)車瞬時(shí)速度當(dāng)成地點(diǎn)速度估算目標(biāo)路段上所有浮動(dòng)車的平均速度。

3.1.1 基于單一浮動(dòng)車的平均速度

第一種計(jì)算單一浮動(dòng)車的平均速度是利用浮動(dòng)車瞬時(shí)速度，計(jì)算瞬時(shí)速度的加權(quán)平均值。

第二種算法Cesar A[12]基于浮動(dòng)車在目標(biāo)路段的行駛路程和行駛時(shí)間計(jì)算平均速度。算法先用速度?時(shí)間積分法得到浮動(dòng)車的行駛距離

（1）

式中：是浮動(dòng)車進(jìn)入路段記錄的第一個(gè)定位數(shù)據(jù)的時(shí)間；浮動(dòng)車在路段記錄的最后定位數(shù)據(jù)的時(shí)間；是記錄的浮動(dòng)車的瞬時(shí)速度。

式（1）獲得單個(gè)浮動(dòng)車在路段上到時(shí)間的行程距離則平均速度就很容易得到。假設(shè)浮動(dòng)車的第一個(gè)和最后一個(gè)定位點(diǎn)比較接近路段的起始位置，可以使用路段長(zhǎng)度來(lái)代替距離翁劍成，章威在對(duì)傳統(tǒng)的平均速度分析的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了算法[13?14]。

路段的平均速度就是路段上所有浮動(dòng)車的加權(quán)平均速度，權(quán)重系數(shù)的確定方法有多種，例如郝勇剛提出考慮單樣本基礎(chǔ)權(quán)重、處理策略權(quán)重和路況狀態(tài)權(quán)重三種權(quán)重的融合系數(shù)[15]。

3.1.2 基于多浮動(dòng)車的瞬時(shí)速度

利用單一浮動(dòng)車的平均速度計(jì)算路段的平均速度，必須要求采樣頻率較高，能夠在目標(biāo)路段得到至少兩個(gè)采樣點(diǎn)。對(duì)于低采樣頻率不能使用這種方法來(lái)計(jì)算平均速度。何兆成針對(duì)在觀測(cè)時(shí)段內(nèi)同一浮動(dòng)車在目標(biāo)路段沒有連續(xù)定位點(diǎn)，將所有這類浮動(dòng)車的定位點(diǎn)速度看作地點(diǎn)車速[16]。計(jì)算速度非0路段區(qū)間的平均速度根據(jù)長(zhǎng)度計(jì)算得到非0速度路段的權(quán)值為則目標(biāo)路段的平均速度為算法解決了采樣頻率低的情況，但是要求有較高精度的浮動(dòng)車速度，必須事先剔除速度異常的采樣樣本。

3.2 目標(biāo)路段的平均行程時(shí)間

利用FCD估計(jì)路段行程時(shí)間主要有間接方法和直接方法兩種。間接方法的實(shí)質(zhì)是基于FCD估算路段的平均速度速度，目標(biāo)路段的長(zhǎng)度可以從電子地圖中獲得，則行程時(shí)間就很容易計(jì)算出來(lái)。直接方法就是獲取浮動(dòng)車經(jīng)過(guò)路段兩個(gè)端點(diǎn)的時(shí)刻，設(shè)為到達(dá)目標(biāo)路段終點(diǎn)和起點(diǎn)的時(shí)刻，行程時(shí)間。

姜桂艷比較了這兩種路段行程時(shí)間估計(jì)方法[17]，結(jié)果表明隨著采樣間隔的不斷增大，兩種方法的估計(jì)誤差均呈總體增加趨勢(shì)，當(dāng)采樣間隔不小于7 s時(shí)，直接法的估計(jì)效果優(yōu)于間接法。

算法的精確度取決于路段兩個(gè)端點(diǎn)的定位精度，以及在路段中間行程時(shí)間的記錄。Byon Y J提出時(shí)間線性內(nèi)插算法估算車輛經(jīng)過(guò)路段邊界的時(shí)刻，算法假定浮動(dòng)車經(jīng)過(guò)路口時(shí)為勻速運(yùn)動(dòng)[18]，這樣就很容易計(jì)算出經(jīng)過(guò)路口時(shí)的時(shí)間。如果在路口浮動(dòng)車的速度變化較大，這種算法將產(chǎn)生較大誤差。針對(duì)這種情況，朱征宇等提出根據(jù)車輛在路口端點(diǎn)臨界區(qū)的速度[19]，判斷車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是勻速，勻加速，還是勻減速三種不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并據(jù)此分別估算到達(dá)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間。朱鯉等考慮交叉口的影響，提出以路段瞬時(shí)車速為權(quán)值的行程車速計(jì)算方法[20]，利用上下游路段定位點(diǎn)處車輛的瞬時(shí)速度估算車輛經(jīng)過(guò)路口的時(shí)間。該算法降低了交叉口信號(hào)變化對(duì)相鄰路段行程車速的影響，提高了車輛經(jīng)過(guò)路口的時(shí)間的準(zhǔn)確性。李慧兵等考慮了接近路口路段車輛行駛狀態(tài)的變化，提出基于路段分段估計(jì)路段的行程時(shí)間，將路段劃分排隊(duì)區(qū)域和暢通區(qū)域[21]，對(duì)落入不同區(qū)域的FCD采取不同的通過(guò)時(shí)刻估計(jì)方法。

4 基于FCD挖掘路網(wǎng)信息

由于浮動(dòng)車總是行駛在道路上，它的實(shí)際行駛軌跡勾勒出了城市路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的研究人員開始利用浮動(dòng)車軌跡獲取路網(wǎng)信息，主要用于更新電子地圖和自動(dòng)生成路網(wǎng)。

4.1 基于FCD更新電子地圖

道路建設(shè)的高速發(fā)展引起地圖和實(shí)際的道路信息不相匹配，是目前車載導(dǎo)航等基于位置的服務(wù)（Location Based Services，LBS）遇到的主要問題。浮動(dòng)車技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，使得基于FCD快速發(fā)現(xiàn)新增道路成為可能。從國(guó)內(nèi)外研究表明，利用FCD獲得新增道路信息是可行的，并且得到了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。這種方法與傳統(tǒng)的更新地圖的方法相比具有成本低，周期短等優(yōu)點(diǎn)。

基于FCD更新路網(wǎng)信息一般分為三個(gè)步驟：收集浮動(dòng)車的GPS數(shù)據(jù)；挖掘出路網(wǎng)信息；更新地圖。更新地圖就是發(fā)現(xiàn)新的路網(wǎng)變化，發(fā)現(xiàn)新增道路是最為關(guān)鍵的。

在文獻(xiàn)[22]中提出將軌跡和道路匹配不成功的位置點(diǎn)作為新增道路疑似點(diǎn)，而文獻(xiàn)[23]則進(jìn)一步提出將這些疑似點(diǎn)通過(guò)某一尺度的網(wǎng)格放大從而可連線成為疑似的新增道路。張淑玲等提出FCD與空間網(wǎng)格相結(jié)合的新增道路自動(dòng)檢測(cè)算法[24]，該算法先記錄軌跡道路匹配不成功的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，然后建立FCD與路網(wǎng)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)路網(wǎng)網(wǎng)格過(guò)濾實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)新增道路，提高了執(zhí)行的效率。文獻(xiàn)[25]認(rèn)為浮動(dòng)車的移動(dòng)軌跡勾勒出了不存在任何背景圖像的交通路網(wǎng)輪廓，因此通過(guò)將浮動(dòng)車軌跡生成圖與路網(wǎng)的生成圖進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，就可以更快捷地找到新增道路，并自動(dòng)包含位置和長(zhǎng)度信息。

4.2 基于FCD自動(dòng)生成路網(wǎng)信息

越來(lái)越多的研究人員開始利用浮動(dòng)車的行駛軌跡獲取路網(wǎng)信息，基于FCD獲得路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的方法有兩種：使用智能聚類算法和基于圖像處理。

Roger等提出一種智能聚類算法，從車輛的Trace中獲得精確車道信息[26]。根據(jù)車道的中心線必定和道路的中心線平行這一事實(shí)，作者提出通過(guò)對(duì)軌跡點(diǎn)的采用分等級(jí)聚類獲得道路中心線，最終獲得車道中心線和車道數(shù)量等信息。在Roger的基礎(chǔ)上，Wagstaff等提出如何基于FCD完善地圖[27]，包括：基于軌跡點(diǎn)獲得道路連通結(jié)構(gòu)的空間聚類算法，通過(guò)聚類算法獲得道路段和交叉口位置；獲得路段的中心線的基礎(chǔ)上，利用“B樣條擬合”獲取道路的幾何形狀；假定車道之間是平行的，設(shè)計(jì)等級(jí)聚類算法，聚類采樣點(diǎn)距離道路中心線的垂直偏移量，確定車道位置和車道數(shù)量，并得到車到分離合并情況；在交叉路口地段根據(jù)車輛在兩個(gè)路段間的行駛方向轉(zhuǎn)換，建立精細(xì)化交叉口模型。Roger和Wagstaff提出的算法都是基于點(diǎn)的聚類算法，并且采樣精度較高。

Bruntrup提出一種智能聚類算法基于車輛Trace來(lái)增量學(xué)習(xí)地圖[28]。算法每次集成一個(gè)Trace 到地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，算法實(shí)質(zhì)是不斷的將Trace中合適的node加入到地圖的path中。CAO等考慮了軌跡之間的相互作用和原始GPS點(diǎn)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)影響，也設(shè)計(jì)了一種Trace聚類的方法，成功的提取道路中心線，檢測(cè)交叉口、車道等信息，并通過(guò)連通圖的方式自動(dòng)生成電子地圖[29]。

孔慶杰等基于圖像處理方法獲取道路結(jié)構(gòu)[30]，首先轉(zhuǎn)換GPS點(diǎn)為地圖坐標(biāo)，用點(diǎn)陣圖來(lái)表示粗略道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，對(duì)離散的軌跡點(diǎn)進(jìn)行膨脹實(shí)現(xiàn)道路邊沿光滑處理，得到路網(wǎng)柵格地圖，最后矢量化柵格地圖。

基于圖像處理方法獲得的地圖精度不高，不能滿足智能交通的需求。基于智能聚類的方法比較精確，但是算法較復(fù)雜，而且路網(wǎng)的精度往往依賴于采樣精度和采樣頻率。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文討論了基于浮動(dòng)車技術(shù)的發(fā)展水平和方向，對(duì)近十年來(lái)FCD挖掘應(yīng)用和方法兩個(gè)方面進(jìn)行了綜述和回顧，繼而得知：

（1） 軌跡配準(zhǔn)是浮動(dòng)車技術(shù)的關(guān)鍵，配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性直接影響挖掘到價(jià)值信息的準(zhǔn)確性，要提高配準(zhǔn)的效率應(yīng)該綜合考慮道路的幾何形狀和車輛的運(yùn)行狀態(tài)。

（2） 基于FCD數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要是兩個(gè)方面，一種是交通信息的挖掘，另一個(gè)是城市道路信息的挖掘，在一定程度上挖掘道路信息是挖掘交通信息的基礎(chǔ)。

（3） FCD是典型的時(shí)空序列數(shù)據(jù)，具有時(shí)空序列數(shù)據(jù)的特征如時(shí)空語(yǔ)義、時(shí)空相關(guān)性等，這些特性對(duì)基于FCD的數(shù)據(jù)挖掘有至關(guān)重要的作用，但是目前鮮有此類研究。

（4） 傳感技術(shù)的發(fā)展可以提供更多的車輛狀態(tài)信息，也可以挖掘出更多的有價(jià)值信息，如何有效的融合多傳感器信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘有待進(jìn)一步研究和發(fā)展。

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