基于隐马尔可夫模型的时空轨迹语义匹配方法

作     者：刘星雨 盛业华 秦佳睿 刘青昊 叶龙杰 LIU Xingyu;SHENG Yehua;QIN Jiarui;LIU Qinghao;YE Longjie

作者机构：南京师范大学地理科学学院江苏南京210023 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室江苏南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心江苏南京210023 香港理工大学土地测量及地理资讯学系中国香港999077 

基　　金：国家重点研发计划项目“地理空间知识图谱与知识库引擎”(2021YFB3900903) 国家自然科学基金项目“基于地理认知的地理场景数据模型与数据组织方法”(41631175) 

出 版 物：《地理与地理信息科学》 (Geography and Geo-Information Science)

年 卷 期：2023年第39卷第3期

页      码：1-6页

摘      要：时空轨迹数据关联的语义信息能更好地反映用户行为,对于POI密集分布的城市区域,轨迹的语义信息很难根据单一的距离或时间要素进行匹配,该文设计一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的时空轨迹语义匹配方法。首先,利用时间阈值与距离阈值提取逗留点,并利用考虑时间的DBSCAN聚类方法对逗留点进行聚类,得到由抽象停留位置构成的轨迹;然后,结合POI数据获得停留位置的候选语义,再以停留位置序列为观测序列,以每个停留位置所关联的候选地点作为隐藏状态建立HMM,并用改进的加权距离的TF-IDF方法计算HMM的观测概率;最后,解算HMM得到最有可能的访问地点序列作为轨迹的语义匹配结果。该方法不依赖其他外部数据或训练数据,适用于POI密集分布的城市区域,基于真实时空轨迹数据集的实验结果验证了该方法的有效性。

主 题 词：时空轨迹 地理语义关联 语义轨迹 隐马尔可夫模型 兴趣点 

学科分类：081603[081603] 081802[081802] 07[理学] 08[工学] 081203[081203] 070503[070503] 0818[工学-交通运输类] 0705[理学-地理科学类] 0816[工学-纺织类] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-0504.2023.03.001

馆 藏 号：203122150...