我有一个服务器从移动设备（iphone）接收 GPS 数据，然后找到每个不同日期的数据来自的不同城市. 该应用程序每三个小时同步一次。由于我需要的粒度不是那么小——我对比城市“更小”的东西不感兴趣——我想说“这个人在这个或那个日期在这个或那个城市”。问题是，GPS 预热、精度差和接收到的大量数据（设备每十分钟收集一次数据，每 3 小时与服务器同步一次）有时会产生误报或错误数据 - 我有一个用户住在附近纽约/新泽西州的边界，我不断地从一个或另一个地方获得替代位置，即使他实际一天中的大部分时间都在远离边界的地方度过，所以他在家的那些时间不应该重要）。
我的问题是：我应该考虑哪些算法，我应该阅读哪些论文，或者，甚至，我应该用谷歌搜索哪些术语来找到一种方法，以帮助我摆脱每隔 n 小时同步的数据的噪音和误报和不需要比某个级别（在这种情况下为城市）更细化，并且在特定时间段内哪个重要？（把它想象成我正在计算不同日期对不同城市、州或国家的访问次数）。我正在考虑诸如“聚类”或“分解”数据之类的东西，但我对地理算法一无所知；）