[發(fā)明專利]軌跡相似度的計(jì)算方法、裝置、存儲介質(zhì)及終端

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010048660.2
• 申請日: 2020-01-16
• 公開（公告）號: CN111291278A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡仕軍
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市前海隨手?jǐn)?shù)據(jù)服務(wù)有限公司
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種軌跡相似度的計(jì)算方法，其特征在于，包括：

獲取第一行為軌跡對應(yīng)的第一軌跡特征及第二行為軌跡對應(yīng)的第二軌跡特征；

根據(jù)所述第一軌跡特征和所述第二軌跡特征計(jì)算所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的相似度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一軌跡特征包括第一軌跡點(diǎn)向量和第一軌跡密度向量，所述第二軌跡特征包括第二軌跡點(diǎn)向量和第二軌跡密度向量；

根據(jù)所述第一軌跡特征和所述第二軌跡特征計(jì)算所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的相似度，包括：

確定所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的軌跡飽和度；

根據(jù)所述軌跡飽和度、第一軌跡點(diǎn)向量、第一軌跡密度向量、第二軌跡點(diǎn)向量及第二軌跡密度向量計(jì)算所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的相似度。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一軌跡點(diǎn)向量和第二軌跡點(diǎn)向量包括基于至少兩個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的位置中心點(diǎn)構(gòu)造的向量，第一軌跡點(diǎn)密度向量和第二軌跡點(diǎn)密度向量包括基于至少兩個(gè)時(shí)間區(qū)間的位置中心點(diǎn)密度構(gòu)造的向量；

確定所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的軌跡飽和度，包括：

確定所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡在所述至少兩個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的分布重合度；其中，所述分布重合度包括在同一時(shí)間區(qū)間內(nèi)所述第一軌跡點(diǎn)向量和所述第二軌跡點(diǎn)向量均包含位置中心點(diǎn)的時(shí)間區(qū)間的數(shù)量和；或者，所述分布重合度包括在同一時(shí)間區(qū)間內(nèi)所述第一軌跡點(diǎn)密度向量和所述第二軌跡點(diǎn)密度向量的位置中心點(diǎn)密度均為非空量的時(shí)間區(qū)間的數(shù)量和；

將所述分布重合度作為所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的軌跡飽和度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述軌跡飽和度、第一軌跡點(diǎn)向量、第一軌跡密度向量、第二軌跡點(diǎn)向量及第二軌跡密度向量計(jì)算所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的相似度，包括：

根據(jù)如下公式計(jì)算所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的相似度：

其中，sim表示所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的相似度，Cover表示所述第一行為軌跡和所述第二行為軌跡間的軌跡飽和度，Dis tan ce(P_ai,P_bi)表示在第i個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)所述第一軌跡點(diǎn)向量中的位置中心點(diǎn)P_ai和所述第二軌跡點(diǎn)向量中的位置中心點(diǎn)P_bi的距離，D_ai表示第一軌跡密度向量中與第一軌跡點(diǎn)向量中的位置中心點(diǎn)P_ai對應(yīng)的位置中心點(diǎn)密度，D_bi表示第二軌跡密度向量中與第二軌跡點(diǎn)向量中的位置中心點(diǎn)P_bi對應(yīng)的位置中心點(diǎn)密度，n表示時(shí)間區(qū)間的數(shù)量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取行為軌跡對應(yīng)的軌跡特征，包括：

獲取至少兩個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的用戶位置數(shù)據(jù)；

針對各個(gè)時(shí)間區(qū)間，根據(jù)所述時(shí)間區(qū)間內(nèi)的用戶位置數(shù)據(jù)確定所述時(shí)間區(qū)間內(nèi)的位置中心點(diǎn)；

針對各個(gè)位置中心點(diǎn)，從所述位置中心點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)間區(qū)間內(nèi)的用戶位置數(shù)據(jù)中確定與所述位置中心點(diǎn)的距離小于預(yù)設(shè)距離閾值的目標(biāo)位置數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述目標(biāo)位置數(shù)據(jù)以及所述時(shí)間區(qū)間內(nèi)的用戶位置數(shù)據(jù)計(jì)算位置中心點(diǎn)密度；

將各個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的位置中心點(diǎn)構(gòu)造的軌跡點(diǎn)向量和各個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的位置中心點(diǎn)密度構(gòu)造的軌跡密度向量作為軌跡特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述時(shí)間區(qū)間內(nèi)的用戶位置數(shù)據(jù)確定所述時(shí)間區(qū)間內(nèi)的位置中心點(diǎn)，包括：

基于預(yù)先設(shè)定的聚類算法對所述時(shí)間區(qū)間內(nèi)的用戶位置數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，根據(jù)聚類結(jié)果確定聚類中心點(diǎn)；

將所述聚類中心點(diǎn)作為所述時(shí)間區(qū)間內(nèi)的位置中心點(diǎn)。