0、论文基本介绍以及相关内容分析移动用户位置的相似性，提取移动用户的相似路径在出行路径预测、兴趣区域发现、轨迹聚类、个性化路径推荐等领域具有广泛的应用。重点：利用移动用户定位数据找到合适轨迹的表示方法，如何高效计算移动用户轨迹间的相似性成为热点。本文---基于改进LCSS的移动用户轨迹相似性查询算法研究：
（1）移动用户原始轨迹数据->抽取位置序列->映射为具有时间和地理位置信息的序列
Efficient and Effective Similar Subtrajectory Search with Deep Reinforcement Learning摘要：相似轨迹搜索是一个基本问题，在过去的20年里已经得到了很好的研究。然而，类似的子轨迹搜索(SimSub)问题，目标是返回轨迹的一部分(即子轨迹)，这是与查询轨迹最相似的，尽管它可以以一种更细粒度的方式捕获轨迹相似性，并且许多
相似度计算总结 + 图解在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进
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2023-10-08 14:41:28
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我们知道，对于个性化推荐来说，最核心、重要的算法是相关性度量算法。相关性从网站对象来分，可以针对商品、用户、旺铺、资讯、类目等等，从计算方式看可以分为文本相关性计算和行为相关性计算，具体的实现方法有很多种，最常用的方法有余弦夹角（Cosine）方法、杰卡德（Jaccard）方法等。Google对新闻的相似性计算采用的是余弦夹角，CBU的个性化推荐以往也主要采用此方法。从9月份开始，CBU个性化推荐
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2024-08-12 19:33:32
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计算轨迹相似性是各种时空应用的关键和基本任务，如聚类，预测和异常检测。传统的相似度度量方法dtwh和Hausdorff由于计算复杂度为二次元，无法处理大规模数据。为了解决这一问题，提出了多种轨迹表示学习方法来逼近度量空间，同时降低相似性计算的复杂度。然而，这些工作都是基于RNN后端设计的，导致在长轨迹上性能下降严重。本文提出了一种新的基于图的方法TrajGAT，该方法对层次空间结构进行了显式建模，
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2024-06-04 14:44:25
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提供了这么好的总结！！！在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距
轨迹相似度计算在拼车、道路规划、交通优化等领域有着广泛的应用。最近移动设备的发展使得可用轨迹数据的数量出现了前所未有的增长，单个机器已经无法支持高效的查询处理。因此，需要一种分布式的内存轨迹相似性搜索方法。然而，现有的分布式方案要么浪费计算资源，要么无法支持正在使用的相似性度量范围。为了在Spark上处理top-k轨迹相似性查询，提出了一种分布式内存管理框架REPOSE。提出了一种参考点trie
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2024-06-14 23:07:43
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# 如何实现Python中的DTW相似度
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现DTW（Dynamic Time Warping）相似度。首先我将介绍整个实现的流程，然后详细说明每一步需要做什么以及具体的代码。
### 流程图
```mermaid
journey
title DTW相似度实现流程
section 步骤
开始 --> 数
原创
2024-04-03 06:39:06
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在实际当中，我们经常需要比较两条轨迹之间的误差。但是，由于 ground-truth 轨迹与相机轨迹很可能不在一个参考系中，它们得到的轨迹并不能直接比较。这时，我们可以用 ICP 来计算两条轨迹之间的相对旋转与平移，从而估计出两个参考系之间的差异。设真实轨迹为 Tg，估计轨迹为 Te，二者皆以 TW C 格式存储
概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
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2023-10-13 19:31:18
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0 度量测量给定相似性测量f和三条轨迹Ti，Tj和Ta如果f满足以下条件，那么称f为一个度量测量
唯一性
非负性
三角不等式
对称性
一些聚类算法（K-means，KNN）、一些数据结构（KD树、ball-Tree）都需要在度量空间中实现1 基于点之间的距离1.1 最近对距离 Closest-Pair Distance从两条轨迹中
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2023-12-29 20:44:01
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人与车辆的轨迹体现了交通基础设施的重要信息，在许多涉及轨迹数据分析的实际应用中，轨迹相似度计算具有重要意义。近年来，基于深度学习的轨迹相似技术有望提高传统相似技术的效率和适应性。然而，现有的轨迹相似性学习方案强调的是空间相似性而不是时间相似性，这使得它们在时间感知分析中不是最优的。为此，本文提出ST2Vec，一种基于轨迹表示学习的架构，考虑轨迹对之间的细粒度空间和时间相关性，用于道路网络中的时空相
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2024-01-29 00:41:15
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轨迹相似度衡量任务背景&应用：随着物联网设备和定位技术的发展，会产生许多时空相似度很高的轨迹，例如：对于单个个体：其轨迹可能会被多个定位系统所采集，比如当你驾驶汽车在高速上行驶，手机或汽车的GPS、路边的监控摄像头，以及经过的收费站等都会记录你的位置信息，生成多条轨迹。对于多个个体：比如你的朋友和你结伴出行，生成的两条轨迹也是相似度很高的。本文研究的方向就是设计一种方法来度量两条轨迹之间的
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2023-12-08 12:59:31
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Deeplearning4j 实战 （22）：基于DSSM的语义匹配建模DSSM是微软在2013年提出的，最早用于搜索引擎语义召回的双塔模型。目前在工业界也广泛用于推荐召回、搜索相关性排序、语义召回等环节。DSSM是一个轻量级模型，在线上serving的时候，可以通过对query向量和doc向量计算内积，得到的相似值用来衡量query和doc的相似度，从而进行进一步的排序。下面就分别从DSSM模型
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2024-08-22 22:02:02
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Index-based Most Similar Trajectory Search（基于索引的最相似轨迹搜索） 从以下几个方面介绍：研究目的：本文定义了速度相关度量和速度无关度量来解决时空轨迹相似性搜索问题： 目前提出的方法大多是基于时间序列分析的背景，或者基于最长公共子序列模型(LCSS)和最近提出的实序列上的编辑距离(EDR)。这些方法的主要缺点是，忽略了运动的时间维度，以及假设轨迹长度相同
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2024-09-23 15:55:01
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引言行人检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人检测统计人流量数据，优化人力物力等资源的分配。对于目标检测的方法，从2013年Ross Girshick提出R-C
概述DTW （Dynamic time warping）算法是可以度量两个独立时间序列的相似度的一种方法。曾被广泛应用在单词音频的匹配上。该方法主要用来解决在两段序列的时长不同的情况下，进行相似度的判断。 上图中，左侧时长相等，可以逐一进行欧式距离的计算，右侧则是时长不等，经过DTW之后得到的结果，可以看出来两个序列并不是一一对应的。 再比如上面左图，要得到蓝色序列与红色序列的相似度，因为可以看出
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2024-10-09 09:50:18
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# 轨迹相似度算法 Python 实现
## 简介
本文将教会你如何实现轨迹相似度算法。轨迹相似度算法用于计算不同轨迹之间的相似度，常用于地理信息系统、运动轨迹分析等领域。我们将使用 Python 编程语言来实现这个算法。
在开始之前，我们先来了解一下整个实现过程的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集、整理轨迹数据 |
| 2
原创
2024-02-02 09:28:15
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Deep Representation Learning for Trajectory Similarity Computation在本文中，我们提出了一种新的方法，称为t2vec(轨迹到向量)，基于深度表示学习来推断和表示轨迹的底层路径信息。该算法对非均匀、低采样率和噪声采样点具有鲁棒性，可用于轨迹相似度计算。这是通过利用存档的历史轨迹数据和一个新的深度学习框架来实现的。根据所学的表示，计算两条
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2024-01-29 00:48:28
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dtw路径与线性变换路径对比 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问
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2024-08-12 15:56:19
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