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摘要
针对自驾车游客加油轨迹稀疏,还原真实旅游路线困难的问题,提出一种基于语义表示的稀疏轨迹聚类算法,用以挖掘流行的自驾车旅游路线。与基于轨迹点匹配的传统轨迹聚类算法不同,该算法考虑不同轨迹点之间的语义关系,学习轨迹的低维向量表示。首先,利用神经网络语言模型学习加油站点的分布式向量表示;然后,取每条轨迹中所有站点向量的平均值作为该轨迹的向量表示;最后,采用经典的k均值算法对轨迹向量进行聚类。最终的可视化结果表明,所提算法有效地挖掘出了两条流行的自驾车旅游线路。
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针对自驾车游客加油轨迹稀疏,还原真实旅游路线困难的问题,提出一种基于语义表示的稀疏轨迹聚类算法,用以挖掘流行的自驾车旅游路线。与基于轨迹点匹配的传统轨迹聚类算法不同,该算法考虑不同轨迹点之间的语义关系,学习轨迹的低维向量表示。首先,利用神经网络语言模型学习加油站点的分布式向量表示;然后,取每条轨迹中所有站点向量的平均值作为该轨迹的向量表示;最后,采用经典的k均值算法对轨迹向量进行聚类。最终的可视化结果表明,所提算法有效地挖掘出了两条流行的自驾车旅游线路。
