一种居民轨迹活动语义推断方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种居民轨迹活动语义推断方法、系统、设备及介质，包括：获取用户轨迹以及用户所在地区的兴趣点数据并进行预处理；将所述地区划分为若干区域，识别各区域最独特的POI类型及高频的POI类型，作为关键地理信息；结合所述关键地理信息将用户轨迹格式重组织为停留点序列；构建面向轨迹活动语义推断的LLM提示；根据所述面向轨迹活动语义推断的LLM提示，利用LLM推断居民轨迹的活动语义，该方法、系统、设备及介质能够从原始轨迹数据中有效推断活动语义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大数据，涉及一种居民轨迹活动语义推断方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、在交通规划、城市管理、位置服务(location-based service,lb s)等多个领域，居民的轨迹数据发挥着至关重要的作用。轨迹数据通常通过gps设备、智能手机、传感器等设备获取，记录了居民的位置信息、活动路径等。随着智能设备的普及和数据采集技术的进步，轨迹数据的获取变得更加容易，尤其是通过智能手机和各种传感设备收集的原始位置数据。然而，尽管轨迹数据为分析居民行为、优化城市管理和提供个性化服务提供了宝贵的信息，如何从这些原始的轨迹数据中推断出有意义的活动语义，依然是一个技术挑战。轨迹数据本身通常缺乏明确的活动标签或语义，原始数据多为一系列位置和时间戳，无法直接反映出个体所进行的具体活动(例如“上班”、“购物”、“锻炼”等)。因此，从这些原始轨迹数据中推断出活动语义，成为了近年来研究的热点。

2、尽管已有多种方法尝试解决轨迹活动推断问题，但现有技术仍存在显著的缺陷和不足，具体体现在以下几个方面：

3、基于规则假设的推断方法：现有一些基本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述将所述地区划分为若干区域的操作过程为：

3.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述识别各区域最独特的POI类型及高频的POI类型的过程为：

4.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述停留点序列中各停留点均由星期几、区域ID、到达时间、离开时间、停留时间、移动步长、N个高频的POI类型及最独特的POI类型组成。

5.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述...

【技术特征摘要】

1.一种居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述将所述地区划分为若干区域的操作过程为：

3.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述识别各区域最独特的poi类型及高频的poi类型的过程为：

4.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述停留点序列中各停留点均由星期几、区域id、到达时间、离开时间、停留时间、移动步长、n个高频的poi类型及最独特的poi类型组成。

5.根据权利要求1所述的居民轨迹活动语义推断方法，其特征在于，所述构建面向轨迹活动语义推断的llm提示的过程为：

6.根据权利要求1所述的居民轨迹活动...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘康，曹中才，罗羽枭，尹凌，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：