一种基于知识图谱和自注意力机制的轨迹目的地预测的方法
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摘要
一种基于知识图谱和自注意力机制的轨迹目的地预测的方法，属于深度学习与城市交通规划技术交叉的领域。本发明先由底向上构建多层知识图谱，其中第一层表示基础路网结构及基本属性，第二层表示轨迹数据中路段的上下游关系及选择偏好，第三层使用MeanShift算法对轨迹起始点和终点进行聚类对路网进行功能区的划分。其次，本发明对Graph‑Bert算法进行改进提出TrafficGraph‑Bert的算法对多层交通知识图谱进行图表示，并根据目的地的密度对路网进行划分，以解决轨迹数据稀疏的问题。最后，用自注意力机制对轨迹序列进行学习，并通过注意力机制学习轨迹中不同路段对结果预测的贡献程度，并预测最终轨迹到达的地点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于知识图谱和自注意力机制的轨迹目的地预测的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113065074A
申请号 ：
CN202110359040.5
公开（公告）日 ：
2021-07-02
申请日 ：
2021-04-02
授权号 ：
CN113065074B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
王璐文瑞申彦明齐恒
申请人 ：
大连理工大学
申请人地址 ：
辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
代理机构 ：
大连理工大学专利中心
代理人 ：
刘秋彤
优先权 ：
CN202110359040.5
主分类号 ：
G06F16/9537
IPC分类号 ：
G06F16/9537 G01C21/34 G06F16/29 G06F16/36
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IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9537
••••空间或时间相关的检索，例如：时空查询
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2021-07-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9537
申请日 : 20210402
申请日 : 20210402
2021-07-02 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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