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96SEO 2026-02-19 17:29 12
使用手工制定规则的启发式度量容易受到低质量轨迹的错误影响学习式度量主要采用并非最初为轨迹数据设计的深度学习模型可能无法捕捉轨迹点之间以及相似轨迹之间的长空间相关性图1显示了Porto出租车轨迹数据集上的3-最近邻查询结果
使用t2vec图1b获得的查询结果远离查询轨迹由Hausdorff获得的结果更接近查询轨迹图1a但不如论文的TrajCL方法图1c所获得的那样接近低效
首先利用四种轨迹增强方法来为每个训练样本生成具有不同特征的多样化轨迹变体view、
点移位、点屏蔽、轨迹截断和轨迹简化然后提出的DualSTB编码器将增强的轨迹嵌入以捕捉轨迹之间的空间距离相关性
将轨迹的结构和空间特征都编码到其学习到的嵌入中提供了轨迹的粗粒度和细粒度位置信息之后简单地将两条轨迹的相似性计算为它们的嵌入之间的L1距离
视为点的序列记录某实体的运动的离散位置表示为T[p1,p2,...,p∣T∣]其中pi
问题陈述给定一组轨迹我们的目标是学习一个轨迹编码器F:T→h将轨迹
维嵌入向量h∈Rd。
两条轨迹学习到的嵌入之间的距离应该与两条轨迹之间的相似性负相关论文使用L1距离
——自适应集成使得注意力机制在组合不同类型的输入特征时更为灵活
https://github.com/changyanchuan/TrajCL
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