深度学习驱动下的轨迹相似关系挖掘技术：原理、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术和物联网的飞速发展，各类移动设备如智能手机、车载导航系统、传感器等被广泛应用，使得轨迹数据以前所未有的速度增长。轨迹数据记录了物体在时间和空间上的移动路径，蕴含着丰富的信息，如交通出行模式、人类活动规律、动物迁徙习性等。如何从海量的轨迹数据中挖掘出有价值的信息，成为了学术界和工业界共同关注的热点问题。

挖掘轨迹相似关系在多个领域都具有重要意义。在智能交通领域，通过分析车辆轨迹的相似性，可以实现交通流量预测、交通拥堵预警、路径规划优化等功能。例如，了解相似轨迹车辆的出行时间和路线，有助于交通管