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在僅有車輛起始位置信息的情況下，車輛目的地推測的準確率通常較低。針對該問題，通過在城市道路攝像頭的視頻錄像數據中進行時空搜索，獲取目標車輛更多的途經信息，以更準確地推測出其目的地。為在相同的時空搜索次數下最大化目標車輛目的地推測的準確率，設計基于概率的單一指標、基于概率和基尼指數的復合指標以及基于概率和信息增益的復合指標，以評估不同時空搜索對于車輛目的地推測的效用，并基于3種指標分別提出 Cfmm-midquery Cfmm-utility Query-Gini和 Cfmm-utility Query Info算法。實驗結果表明，時空搜索有助于提高車輛目的地推測的準確率，基于效益的復合指標較基于概率的單→指標評估效果更好，在時空搜索次數相同的條件下，兩者目的地推測的準確率相差最高達11.4%。
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