摘要
随着信息技术的迅猛发展和全球航运业的不断繁荣，船舶自动识别系统（AIS）数据呈现爆炸式增长。
如何从海量、高维、动态变化的AIS数据中挖掘潜在的有价值信息，已成为海洋交通安全、航线规划和港口管理等领域的研究热点。
流聚类算法作为一种能够实时处理动态数据、发现数据演化模式的重要技术，在AIS数据分析中具有广阔的应用前景。
本文首先介绍了AIS数据的特点和应用背景，以及流聚类算法的基本概念和研究现状。
然后，重点综述了基于SPARK平台的AIS数据流聚类算法研究进展，从算法设计、性能优化、应用场景等方面进行了详细分析。
最后，总结了现有研究存在的问题，并展望了未来的发展方向。
关键词：AIS数据；流聚类；SPARK平台；大数据分析；航运安全
#1.1AIS数据船舶自动识别系统（AutomaticIdentificationSystem，AIS）是一种用于船舶间通信和航行信息交换的系统，强制要求大于300总吨的国际航行船舶、以及所有客船和移动海上平台安装。
AIS系统通过无线电广播的方式，定期发送船舶自身的静态信息（如船名、呼号、船型等）和动态信息（如经纬度、航速、航向等）。
AIS数据具有实时性、高频度、海量性等特点，为海上交通管理、船舶航行安全、海洋环境保护等提供了重要的数据基础。
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