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本发明一种访存性能优化的车辆相似轨迹查询方法，涉及计算机存储领域，包括数据预处理阶段、点伴随车对计算及判定阶段和车辆轨迹相似度计算阶段；在第一阶段，输出去除无用信息后的数据集，存储至HDFS中，作为第二阶段的输入；在第二阶段，将点伴随车对划分为有效伴随车对或偶然伴随车对，输出有效伴随车对数据集，存储至HDFS中，作为第三阶段的输入；在第三阶段，统计每个有效伴随车对的伴随次数，计算有效伴随车对轨迹相似度，框架输出相似度大于阈值的车对数据集，存储至HDFS中。本发明能够减少第二阶段生成的中间数据量，有效降低磁盘空间占用与第三阶段输入的数据量，加快伴随次数统计和轨迹相似度计算，实现相似轨迹查询性能的提升。

本申请提供了一种轨迹筛选分类方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：采集第一GPS轨迹数据；将第一GPS轨迹数据进行预处理，得到第二GPS轨迹数据；其中，第二GPS轨迹数据包括多个轨迹对应的多个初始特征参数；将第二GPS轨迹数据与电子地图轨迹进行GPS图层叠加，以生成叠加轨迹数据。叠加轨迹数据包括轨迹自适应比例；根据轨迹叠加图层反馈的自适应比例确定地图层级参数，地图层级参数用于反映多个出行方式中的出行距离；将地图层级参数加入至初始特征参数中，以生成目标特征参数。本申请突破二维GPS点坐标的计算，得到了多维度立体的地图层级及行程意义参数。达到了轨迹的分类目的同时提高效率，且识别效果更佳。

本发明适用于通信技术领域，提供了一种基于语义轨迹大数据的反向最近邻查询方法及装置，其中方法包括：根据轨迹数据集建立轨迹索引IMC树，其中，所述IMC树包括倒排列表与多个MC树，所述倒排列表用于存储关键字词汇表，所述MC树包括用于存储轨迹局部位置的轨迹摘要；根据查询数据集建立查询索引WIBR树；通过对IMC树与WIBR树进行交替访问，确定查询q的查询结果rnnk(q)，所述查询结果为所述IMC树中将查询q作为最近邻查询的最小相关子轨迹。本发明提供的一种基于语义轨迹大数据的反向最近邻查询方法及装置，能够实现语义轨迹上的反向最近邻查询并能够得到更加具体确切的查询结果。

本发明适用于智能交通技术领域，提供了一种出租车轨迹热点区域分析方法及系统，所述方法包括：获取出租车的轨迹数据集并进行时序分析，得到划分时间段；对轨迹数据集进行空间划分，得到各个划分区域对应的第一轨迹数据集并确定密度分界值；对于某个划分时间段，确定该划分时间段内各个划分区域对应的第二轨迹数据集，并计算各个第二轨迹数据集对应的区域密度；基于所述区域密度和密度分界值，确定各个第二轨迹数据集的聚类半径和聚类密度阈值后对各个第二轨迹数据集进行聚类，确定该划分时间段内出租车轨迹的热点区域。本申请能够客观、准确地得到不同时段居民出行的热点区域，从而降低出租车空载率。

本发明涉及一种基于mask和双向模型的缺失POI轨迹补全方法，包括如下步骤：选取公开数据集确认兴趣点POI的地点和时间标签；按时间对兴趣点进行排序，得到用户轨迹序列；采用MASK机制随机覆盖用户轨迹中若干个兴趣点得到不完整轨迹序列Sm；对Sm进行所需要求处理，得到相关向量Lu、P和#imgabs0#将这三种向量矩阵进行想相加得到地点集嵌入矩阵In；构建双向网络模型，并通过损失函数训练该双向网络模型，最终得到训练好的双向网络模型。使用本方法可以更加有效的学习用户行为序列的表示，并且能够很准确的补全序列中缺失的POIs。

本发明提出一种基于移动用户轨迹分段和最热搜索的热点路径发现方法。先根据运营商的基站位置历史数据结合道路网，通过基于轨迹分段方法和权重的路段标识方法，生成基于不同贡献度的交通线路集合，然后利用基于贡献度的最热搜索方法确定在固定起始点的情况下的最热路径，最后输出基于固定起始点的最热线路和通过这条线路经过的时间。本发明将运营商数据与地理位置结合，有效改善了移动轨迹定位精度低的缺点，提出的基于运营商基站大数据的热点路径发现方法对位置类服务具有很大的技术参考价值，也为各大城市交通规划提供技术依据。