CN110888912A - 基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法 - Google Patents

基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，包括以下步骤：目标意图潜在点或区域轨迹停驻点提取；结合语义信息，利用概率生成模型将意图潜在点或区域依次打上代表目标意图的语义标签；搭建用于目标行为预测的神经网络模型；对预测结果进行语义标注，将预测结果送入先前训练好的语义标注模型中进行标注；本发明方法能够突破传统时空数据分析的局限，结合其他信息充分利用用户原始轨迹中隐含的深层次信息，解决了传统预测问题中的长时依赖问题，通过网络学习前后时刻中隐藏的特征，提升了轨迹预测的可信度，对后续进一步建立目标画像，实现对于目标行为的深度理解具有重要作用。

Description

基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法
技术领域
本发明涉及时空数据分析和挖掘技术领域，尤其涉及基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法。
背景技术
对于基于位置服务(LBSs)的第三方应用，用户活动轨迹的精准预测以及描述对于服务推荐具有重要作用；
目标行为语义轨迹预测是指在用户时空轨迹的数据基础上，结合目标所在区域的地理信息以及目标的个体属性，实现对于目标运动趋势的预测与描述，完成从数据累积到轨迹预测，从轨迹预测到意图掌握的提升；
目前传统的轨迹预测大多仅以时空数据作为基础，对于目标活动位置缺少详细的语义描述，不利于服务的精准推荐，因此本本发明引入语义标注模块，与基于深度学习的轨迹预测模块相结合，提出基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，以解决现有技术中的不足之处，实现对目标运动趋势的预测以及描述。
发明内容
针对上述问题，本发明提出基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，能够突破传统时空数据分析的局限，结合其他信息充分利用用户原始轨迹中隐含的深层次信息，解决了传统预测问题中的长时依赖问题，通过网络学习前后时刻中隐藏的特征，提升了轨迹预测的可信度，对后续进一步建立目标画像，实现对于目标行为的深度理解具有重要作用。
本发明提出基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，包括以下步骤：
步骤一：目标意图潜在点或区域轨迹停驻点提取，设置目标原始轨迹如式(1)所示：
RT＝{l1,l2,…,li,…,ln} (1)
通过阈值提取以及密度聚类的不同粒度的提取方法，将轨迹中属于目标运动过程中包含目标运动意图的点或区域尽可能的提取出来；
步骤二：语义标注，提取目标停驻点后，结合语义信息，利用概率生成模型将意图潜在点或区域依次打上代表目标意图的语义标签；
步骤三：搭建用于目标行为预测的神经网络模型，在语义标注的同时，利用基于模型的预测方法，构建神经网络模型，学习相邻意图潜在点间的内在联系与深层次特征，最后按概率大小输出可能的意图潜在点，实现对目标轨迹的行为预测；
步骤四：对预测结果进行语义标注，将预测结果送入先前训练好的语义标注模型中进行标注，完成对用户的服务推荐。
进一步改进在于：所述步骤一的式(1)中lati,loni,ti分别代表目标的经度、纬度、定位时间戳。
进一步改进在于：所述步骤一中具体过程为：首先根据意图潜在点的物理意义可以对轨迹进行分割，保留在时间间隔大于阈值t0，距离阈值小于d0的轨迹片段，按时序排列得到初始语义轨迹 TS0＝{l1,l2,…,lm}(m≤n)；
然后对保留的语义潜在点集合进行密度聚类，将隐藏不同意图的点分配至不同的类别中，然后将每类中的均值按照时序排列作为最终语义轨迹TS＝{l1,l2,…,lk}；
将初始语义轨迹TS0看作是两两相邻的点之间的距离构成的向量，最后将停留点的经纬度用Geohash编码进行网格化表示。
进一步改进在于：所述步骤一中将停留点的经纬度用Geohash编码进行网格化表示时，需要先使用常规的one-hot编码将意图潜在点在时空域编码，将其转换为网络可用的输入。
进一步改进在于：所述步骤二中具体过程为：结合地图中的POI (兴趣点)信息，利用概率生成模型，得到属于用户的行为语义模型，然后依照地理信息系统中的地图信息，将最终语义轨迹中的每一时空数据点li都附加一个特征矢量fi＝[p1,p2,…,pN]，再通过生成模型，将每一特征矢量打上语义标签，计算各个意图潜在点的在每一类POI 的返回概率γ。
进一步改进在于：所述特征矢量fi＝[p1,p2,…,pN]中，N为li周围的POI类别数目，pk是第k类POI的占比。
进一步改进在于：所述返回概率γ计算公式如式(2)、(3)所示。
Figure BDA0002233980410000031
Figure BDA0002233980410000032
本发明的有益效果为：本发明方法能够突破传统时空数据分析的局限，结合其他信息充分利用用户原始轨迹中隐含的深层次信息，解决了传统预测问题中的长时依赖问题，通过网络学习前后时刻中隐藏的特征，提升了轨迹预测的可信度，对后续进一步建立目标画像，实现对于目标行为的深度理解具有重要作用。
附图说明
图1为本发明中基于阈值的意图潜在点粗提取流程示意图；
图2为本发明中Attentional BiGRU预测模型框架示意图；
图3为本发明中用户语义轨迹预测流程示意图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1、2、3所示，本实施例提出基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，包括以下步骤：
步骤一：目标意图潜在点或区域轨迹停驻点提取，设置目标原始轨迹如式(1)所示：
RT＝{l1,l2,…,li,…,ln} (1)
式(1)中lati,loni,ti分别代表目标的经度、纬度、定位时间戳；
通过阈值提取以及密度聚类的不同粒度的提取方法，将轨迹中属于目标运动过程中包含目标运动意图的点或区域尽可能的提取出来；
首先根据意图潜在点的物理意义可以对轨迹进行分割，保留在时间间隔大于阈值t0，距离阈值小于d0的轨迹片段，按时序排列得到初始语义轨迹TS0＝{l1,l2,…,lm}(m≤n)；
然后对保留的语义潜在点集合进行密度聚类，将隐藏不同意图的点分配至不同的类别中，然后将每类中的均值按照时序排列作为最终语义轨迹TS＝{l1,l2,…,lk}；
将初始语义轨迹TS0看作是两两相邻的点之间的距离构成的向量，初始语义轨迹TS0计算如式(8)、(9)所示：
TS0＝{l1,l2,...,lm}＝[d0,1,d1,2,...,dm-1,m] (8)
Figure BDA0002233980410000051
根据式(8)、(9)结果可以算出均值μ以及标准差σ，借助于分位函数，式(10)、(11)、(12)可以得到合适的高斯分布，这些不同的高斯分布中代表着不同轨迹的某些特征；
Figure BDA0002233980410000052
Figure BDA0002233980410000053
Figure BDA0002233980410000054
其中，p是代表着初始语义轨迹中定位点的数量占原始轨迹中所有定位点数量的比值，b0＝1。基于此，可以得到Eps的值；
使用常规的one-hot编码将意图潜在点在时空域编码，将其转换为网络可用的输入，最后将停留点的经纬度用Geohash编码进行网格化表示；
步骤二：语义标注，提取目标停驻点后，结合语义信息，利用概率生成模型将意图潜在点或区域依次打上代表目标意图的语义标签；
结合地图中的POI(兴趣点)信息，利用概率生成模型，得到属于用户的行为语义模型，然后依照地理信息系统中的地图信息，将最终语义轨迹中的每一时空数据点li都附加一个特征矢量 fi＝[p1,p2,…,pN]，N为li周围的POI类别数目，pk是第k类POI的占比，再通过生成模型，将每一特征矢量打上语义标签，计算各个意图潜在点的在每一类POI的返回概率γ；
返回概率γ计算公式如式(2)、(3)所示。
Figure BDA0002233980410000061
Figure BDA0002233980410000062
依据式(2)，将最终停留轨迹中的点所对应的特征向量概率分布函数相乘得到最终停留轨迹TS的似然函数如式(4)所示：
Figure BDA0002233980410000063
其中，N(x)表示高斯分布，vm表示第m类意图；
利用EM算法，如式(5)、(6)、(7)所示，可以得到相关参数的估计值，再将式(5)、(6)、(7)的计算值代入式(3)中，中，按照概率大小将对应的前五种意图作为该点的行为意图集合；
Figure BDA0002233980410000071
Figure BDA0002233980410000072
Figure BDA0002233980410000073
步骤三：搭建用于目标行为预测的神经网络模型，在语义标注的同时，利用基于模型的预测方法，构建神经网络模型，学习相邻意图潜在点间的内在联系与深层次特征，最后按概率大小输出可能的意图潜在点，实现对目标轨迹的行为预测；
采用基于Attention机制的BiGRU网络进行预测，在空间域统计所有Geohash码的类别数量，然后将6位Geohash码编译成01序列码，时间域按24小时，将时间分段编译为01序列码；再将输入送入 BiGRU层，BiGRU网络与传统的GRU网络更新方式一样，如式(12) 所示：
rt＝σ(Wr·[ht-1,xt])
zt＝σ(Wz·[ht-1,xt])
Figure RE-GDA0002367841480000075
ht＝(1-zt)*ht-1+zt*ht （12）
其中，rt为t时刻的重置门，zt为t时刻的更新门，
Figure BDA0002233980410000076
为t时刻候选激活状态，ht为t时刻激活状态，W为权重，xt为t时刻输入；
在BiGRU中引入前向传播层以学习后一时刻对前一时刻停驻点的影响，t时刻的激活状态ht由htf和htb共同决定，如式(13)所示：
Figure BDA0002233980410000081
然后通过attention机制，通过训练将与待预测点相关性强的点分配更多的权重，如式(14)所示：
mt＝tanh(Whht+bh)
Figure BDA0002233980410000082
Figure BDA0002233980410000083
h*＝tanh(r) (14)
最后在预测层引入全连接层再通过softmax函数输出预测停驻点位置，如式(15)
Figure BDA0002233980410000084
步骤四：对预测结果进行语义标注，将预测结果送入先前训练好的语义标注模型中进行标注，完成对用户的服务推荐。
本发明方法能够突破传统时空数据分析的局限，结合其他信息充分利用用户原始轨迹中隐含的深层次信息，解决了传统预测问题中的长时依赖问题，通过网络学习前后时刻中隐藏的特征，提升了轨迹预测的可信度，对后续进一步建立目标画像，实现对于目标行为的深度理解具有重要作用。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：目标意图潜在点或区域轨迹停驻点提取，设置目标原始轨迹如式(1)所示：
RT＝{l1,l2,…,li,…,ln} (1)
通过阈值提取以及密度聚类的不同粒度的提取方法，将轨迹中属于目标运动过程中包含目标运动意图的点或区域尽可能的提取出来；
步骤二：语义标注，提取目标停驻点后，结合语义信息，利用概率生成模型将意图潜在点或区域依次打上代表目标意图的语义标签；
步骤三：搭建用于目标行为预测的神经网络模型，在语义标注的同时，利用基于模型的预测方法，构建神经网络模型，学习相邻意图潜在点间的内在联系与深层次特征，最后按概率大小输出可能的意图潜在点，实现对目标轨迹的行为预测；
步骤四：对预测结果进行语义标注，将预测结果送入先前训练好的语义标注模型中进行标注，完成对用户的服务推荐。
2.根据权利要求1所述的基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤一的式(1)中lati,loni,ti分别代表目标的经度、纬度、定位时间戳。
3.根据权利要求2所述的基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤一中具体过程为：首先根据意图潜在点的物理意义可以对轨迹进行分割，保留在时间间隔大于阈值t0，距离阈值小于d0的轨迹片段，按时序排列得到初始语义轨迹TS0＝{l1,l2,…,lm}(m≤n)；
然后对保留的语义潜在点集合进行密度聚类，将隐藏不同意图的点分配至不同的类别中，然后将每类中的均值按照时序排列作为最终语义轨迹TS＝{l1,l2,…,lk}；
将初始语义轨迹TS0看作是两两相邻的点之间的距离构成的向量，最后将停留点的经纬度用Geohash编码进行网格化表示。
4.根据权利要求3所述的基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤一中将停留点的经纬度用Geohash编码进行网格化表示时，需要先使用常规的one-hot编码将意图潜在点在时空域编码，将其转换为网络可用的输入。
5.根据权利要求1所述的基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤二中具体过程为：结合地图中的POI(兴趣点)信息，利用概率生成模型，得到属于用户的行为语义模型，然后依照地理信息系统中的地图信息，将最终语义轨迹中的每一时空数据点li都附加一个特征矢量fi＝[p1,p2,…,pN]，再通过生成模型，将每一特征矢量打上语义标签，计算各个意图潜在点的在每一类POI的返回概率γ。
6.根据权利要求5所述的基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，其特征在于：所述特征矢量fi＝[p1,p2,…,pN]中，N为li周围的POI类别数目，pk是第k类POI的占比。
7.根据权利要求5所述的基于时空大数据的目标行为语义轨迹预测方法，其特征在于：所述返回概率γ计算公式如式(2)、(3)所示。
Figure FDA0002233980400000031
Figure FDA0002233980400000032
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