一种面向多场景的轨迹相似度计算框架

轨迹相似度计算作为轨迹数据分析中的一个研究热点,主要用来衡量两个移动对象轨迹相似程度。已有的轨迹相似度计算工作主要根据不同类型的轨迹数据和应用场景提出了大量轨迹相似性度量方法,但随着轨迹数据采集手段的逐渐丰富和应用需求的发展,在轨迹相似性计算方面却缺少一个统一的框架以支持多样化轨迹数据下的相似轨迹分析。为此,本文在综合分析已有相似轨迹度量方法共性特征基础上,提出了一个兼容多种轨迹相似度度量方法的集成计算框架(Multiple Scenarios Similarity Trajectory Framework,MSSTJ),并通过一种统一的轨迹数据分区索引方法来优化不同相似轨迹度量方法的计算效率,从而使得用户可以通过参数化配置的简单方式来实现不同场景下多样化的轨迹相似度高效计算的需求。通过基于两类不同类型轨迹数据集的相关实验表明,MSSTJ可以帮助用户快速实现不同的轨迹相似度计算算法,并且实现的算法具有较好的性能表现。