发现热门区域是轨迹数据的重要一步。通过从轨迹数据库中识别出频繁造访的区域，可以更好地理解运动模式。而合理控制这些区域的大小，是确保轨迹模式更精确表达的关键。其实，方法挺：先通过过滤阶段大致筛选出区域，再在精炼阶段进一步提取符合要求的区域。你可以通过网格化的方法提高发现效率，也可以根据趋势差异性调整区域的参数，精度和效率都有保证。
像这种基于覆盖范围约束的热门区域提取，已经在真实数据上验证过效果。如果你在做类似的数据挖掘，尤其是需要大量轨迹数据时，这种方法真的有。使用时要注意区域的精炼策略，合理选择参数，否则会出现数据冗余或不精确的情况。最重要的是，记得在筛选阶段尽量减少计算量，提高效率。整体来说，功能强大又不会复杂，还是挺推荐的。