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从时空维度中寻找轨迹相似、时间相近的对象集合，即挖掘移动对象的伴随模式，在基于地理位置的用户行为分析中被广泛使用。然而现有移动对象相似性挖掘算法难以处理时间连续、空间离散、时空相关并且数据量大的时空数据。针对此类数据，设计基于滑动窗口、 Apriori性质和贪心选择策略的宽度优先搜索算法，对移动对象伴随模式挖掘问题进行求解。同时结合基于哈希的迭代剪枝算法和基于摘要信息的剪枝算法，设计两层剪枝算法以去除冗余的中间结果。在真实数据上的实验结果表明，与仅使用哈希迭代或摘要信息的剪枝算法相比，该算法的剪枝效率较高，并且能够稳定去除99%以上的冗余数据。
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