基于地理空间感知型表征学习的轨迹相似度计算

摘要：

度量轨迹间的相似性不仅是一项基础的研究问题,同时也为众多轨迹数据挖掘应用提供支持.传统相似性度量方法面临数据噪声敏感、算法效率低等问题,难以进行大规模数据计算.当前研究开始尝试使用深度表征学习方法,将高维轨迹数据映射到低维向量空间,通过度量表征间的距离高效地完成相似度计算任务.本文在轨迹表征学习中引入Transformer机制,提出了 一种地理空间感知的深度轨迹表征学习方法.首先,使用Geohash编码将二维空间坐标点转换为一维编码序列,使轨迹点在嵌入过程中保留空间相关性.然后,引入Transformer框架构建轨迹表征的深度学习模型,并采用一种隐轨迹点训练模式,以保证模型能从低频、噪声的数据中习得更稳健的向量表示.最后,设计了一个空间感知损失函数,通过距离因子调整模型误差,拉近空间相近轨迹的表征.试验表明,本文方法在轨迹相似性计算任务中超越了基准模型,并且计算效率远高于传统度量方法.

关键词：深度表征学习、轨迹表征、Transformer模型、相似性计算

所属期刊栏目：52

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金;湖北珞珈试验室专项基金

在线出版日期：2023-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：670-678