一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法，包括以下步骤：S1、根据用户号码和给定时间查询，获取用户原始轨迹数据；S2、对原始轨迹数据预处理；S3、基于Google S2算法，对经纬度进行空间编码，并根据不同时间粒度，建立时间编码；S4、对每个时间粒度以及空间粒度，计算每个时空粒度下的轨迹相似度；S5、对不同的时空粒度赋予不同权重，计算总相似度。似度。似度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法


[0001]本专利技术涉及时空数据分析及挖掘
，更具体的说是涉及一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法。

技术介绍

[0002]目前，随着物联网技术以及移动互联网的飞速发展，无处不在的定位装置如传感器、GPS定位装置、智能卡等产生的了海量的轨迹数据。轨迹挖掘已经成为计算机应用中城市计算领域的研究热点。基于移动用户的轨迹挖掘能够为社会公共安全领域、智能交通领域、人口统计部门等提供关键的技术支撑。这背后就是依靠时空大数据应用技术的支撑。
[0003]移动用户轨迹数据主要来源于被授权“定位”权限的APP的GPS轨迹数据以及运营商的移动信令数据。GPS轨迹数据是主动式数据，即只有在用户触发的情况下，才能产生数据，这些数据通过用户端的浏览器、电脑客户端软件、手机App等最终汇聚在互联网企业中。这就决定了互联网数据只能是片段式的，而且样本覆盖受到用户群体喜好偏差的影响。另外，由于企业间的竞争等因素，这些数据难以融为一体，分析利用这些数据容易形成片面倾向性结果，而移动信令数据更加客观、全面、长期持本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、根据用户号码和给定时间查询，获取用户原始轨迹数据；S2、对原始轨迹数据预处理；S3、基于GoogleS2算法，对经纬度进行空间编码，并根据不同时间粒度，建立时间编码；S4、对每个时间粒度以及空间粒度，计算每个时空粒度下的轨迹相似度；S5、对不同的时空粒度赋予不同权重，计算总相似度。2.根据权利要求1所述的一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：用户在给定时间段内的轨迹数据Tr为：Tr＝{(p
i
,t
i
),1≤i≤n,t
i
＜t
i+1
}其中，p
i
为用户在t
i
时刻的位置，p
i
＝(lon
i
,lat
i
)，lon
i
为用户经度，lat
i
为用户纬度。3.根据权利要求1所述的一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：按照时间排序、去除冗余数据、去噪、去除乒乓数据。4.根据权利要求1所述的一种基于时空金字塔匹配的轨迹相似度计算方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：S31、采用Google S2的地图网格化技术将经纬度p
i
＝(lon
i
,lat
i
)转...

【专利技术属性】
技术研发人员：李莉，张建宇，戴帅夫，刘丙双，蒋志鹏，周模，
申请(专利权)人：李莉，
类型：发明
国别省市：