• clustering
• deviazioni
• map matching
• map-matching
• routine
• trajectory data mining
• trajectory preprocessing
• user mobility profile

Le tecnologie di localizzazione e raccolta data permette oggi di avere a disposizione grandi quantità di informazioni sugli spostamenti di oggetti in movimenti, in particolare in questo lavoro ci concentriamo sugli spostamenti di autoveicoli e quindi spostamenti urbani. In questo contesto i Big Data della mobilità umana saranno chiamati a fornire i dati essenziali per la costruzione di nuovi percorsi di spostamento e di nuove modalità di fruizione dello spazio cittadino. Il Trajectory Data Mining è la disciplina che si occupa di analizzare i dati di traiettorie spaziali. In questo lavoro viene affrontato il problema di sviluppare un metodo specifico di analisi delle traiettorie proiettate sulla rete stradale (map matching). Questo metodo prende il nome di Mobility User Profiling, ed ha lo scopo di estrarre il profilo di mobilità rappresentativo di ciascun utente, ovvero i relativi comportamenti sistematici di mobilità. Sulla base di questi ultimi viene svolto un lavoro di analisi sui compartamenti di mobilità che deviano dai percorsi sistematici dell'utente, alla ricerca di cause (ad esempio eventi che hanno generato queste variazioni) e/o regolarità.