摘要
随着交通数据采集技术的发展和智能交通系统建设的推进，交通地理信息数据呈现爆炸式增长，如何从海量、高维、复杂的交通地理信息数据中挖掘潜在的、有价值的信息成为研究热点。
交通地理信息挖掘算法作为数据挖掘技术在交通地理信息领域的应用，能够有效地识别交通模式、预测交通状况、优化交通管理，对提高交通效率、缓解交通拥堵、保障交通安全具有重要意义。
本文首先介绍了交通地理信息挖掘的概念、研究意义以及相关理论基础，包括地理信息系统、空间数据挖掘方法和交通地理信息特征分析；然后，重点综述了常用的交通地理信息挖掘算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法和时空轨迹分析算法，并分析了不同算法的应用场景；接着，以典型交通地理信息挖掘算法为例，设计实验验证算法的有效性；最后，展望了交通地理信息挖掘算法的未来发展趋势。
关键词：交通地理信息；数据挖掘；算法；综述；验证分析
#1.1交通地理信息交通地理信息是指与交通运输相关的地理空间数据，包括道路网络、交通流量、交通事件、交通设施等。
这些数据通常具有时空特性，即数据与地理位置和时间密切相关。
#1.2数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、先前未知的、潜在有用的信息和知识的过程。
它涉及数据库技术、人工智能、机器学习和统计学等多个学科。
#1.3交通地理信息挖掘交通地理信息挖掘是将数据挖掘技术应用于交通地理信息数据，以发现交通模式、趋势和异常，并提取有价值的交通信息。
其目的是提高交通效率、缓解交通拥堵、保障交通安全等。
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