耦合Word2Vec和动态语义地图的车辆轨迹相似性度量

黄敏; 梁宁晨; 王晓聪; 陈淋; 陈开颖

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250097

中山大学学报（自然科学版中英文） ›› 2025, Vol. 64 ›› Issue (06) : 76 -85. DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250097

耦合Word2Vec和动态语义地图的车辆轨迹相似性度量

黄敏, 梁宁晨, 王晓聪, 陈淋, 陈开颖

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摘要

提出一种耦合改进Word2Vec方法和动态语义地图的轨迹相似性度量方法。借助增加目的地约束的Word2Vec模型学习卡口序列关联关系，并与目的地建立显式联系；同时，动态语义地图可以作为时间和出行行为维度的相似性度量方法构建基础。实验结果表明，城市功能区在一天之中呈现出显著的动态变化特征。并且，在轨迹层次聚类任务中，本文方法的平均AC值较对比方法降低了0.36，体现出其更强的相似性度量能力与稳健性。