《移动对象轨迹数据挖掘技术》较为系统地介绍了移动对象数据挖掘的现状、技术，从微观、宏观、模式发现、原型系统开发四个角度介绍了移动对象数据挖掘的基本原理和方法，并结合当前位置服务的需求，介绍了主流的移动对象数据挖掘框架。
　　对应移动对象数据挖掘的四个方面，《移动对象轨迹数据挖掘技术》分别介绍了典型的技术方法，帮助读者揭开移动对象数据挖掘技术的面纱。
　　《移动对象轨迹数据挖掘技术》可作为高校高年级本科生和研究生的选修教材，也可作为从事移动对象数据挖掘相关领域的科技人员的参考书。

1 绪论
1．1 背景及意义
1．2 技术路线及研究内容
1．3 小结

2 移动对象轨迹数据挖掘相关技术
2．1 移动对象数据挖掘的相关技术
2．2 国内外研究现状
2．3 本书相关的移动对象数据挖掘工作
2．4 小结

3 移动对象轨迹数据挖掘系统框架
3．1 引言
3．2 移动对象轨迹数据挖掘系统框架的提出
3．3 移动对象轨迹数据挖掘系统框架
3．4 移动对象轨迹数据挖掘的关键技术
3．5 小结

4 基于结构特征的移动对象轨迹数据聚类分析
4．1 引言
4．2 轨迹的划分方法
4．3 轨迹结构特征与结构相似度计算
4．4 索引树的构建
4．5 基于结构特征的轨迹片段聚类算法
4．6 实验及分析
4．7 小结

5 基于协同过滤的移动对象兴趣活动发现
5．1 引言
5．2 问题的提出
5．3 移动对象活动热点区域发现
5．4 移动对象兴趣活动及路径发现
5．5 实验及分析
5．6 小结

6 基于多粒度的移动对象周期活动发现
6．1 引言
6．2 周期活动发现的相关定义
6．3 多粒度对象活动发现
6．4 移动对象周期活动的发现
6．5 实验及分析
6．6 小结

7 原型系统的设计与领域应用
7．1 引言
7．2 系统结构设计
7．3 系统主要模块的构建
7．4 原型系统的开发与实现
7．5 原型系统在煤矿领域中的启发式应用
7．6 原型系统的应用成果展示
7．7 小结

8 结论与未来展望
8．1 总结
8．2 未来展望
参考文献