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利用无监督预训练的轨迹深度关联OA北大核心CSTPCD

Deep Trajectory Matching Using Unsupervised Pre-training

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针对时空相似度算法关联轨迹的局限性,采用深度学习方法进行轨迹关联,并提出了一种基于无监督预训练的匹配神经网络训练方式.利用Geohash向量嵌入对轨迹信号做特征工程处理,构建自注意力机制神经网络结构,使用无标注轨迹数据基于遮蔽预测任务进行模型预训练;然后构建孪生匹配网络结构,加载预训练模型参数;最后使用标注轨迹对数据基于均方差损失函数微调预训练模型参数得到轨迹对匹配模型.采用Geolife GPS轨迹数据集作为评估数据集进行模型训练与测试,实验结…查看全部>>

Due to the limitations of spatiotemporal similarity algorithm for trajectory matching,a deep learning method is adopted and a matching neural network training method based on unsupervised pre-training is proposed.Geohash vector embedding is used to perform feature engineering processing on trajectory signals,a self-attention mechanism neural network structure is built,and unlabeled trajectory data is used to conduct model pre-training based on mask predictio…查看全部>>

李平;李雨航

中国西南电子技术研究所,成都 610036中国西南电子技术研究所,成都 610036

计算机与自动化

轨迹关联深度学习无监督预训练向量嵌入自注意力机制孪生网络结构

trajectory matchingdeep learning methodunsupervised pre-trainingvector embeddingself-attention mechanismsiamese network structure

《电讯技术》 2024 (4)

504-511,8

10.20079/j.issn.1001-893x.230702001

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