基于语义融合与强化对比学习的车辆轨迹相似性计算方法

本发明公开了基于语义融合与强化对比学习的车辆轨迹相似性计算方法，包括以下步骤：获取车辆原始轨迹数据并进行预处理，构建POI语义区域；构建融合时间、空间、天气和POI语义的轨迹异构图；使用时间、空间、天气和POI语义多维特征融合的嵌入网络生成轨迹嵌入；通过强化学习生成元路径捕捉高阶语义关系，通过动态权重融合生成最终嵌入；利用对比学习框架，优化嵌入空间；采用余弦相似度计算轨迹嵌入向量间的相似性；本发明提供的方法将天气作为独立维度融入轨迹编码，实现四维联合表征，通过强化学习挖掘关键语义关联路径，利用对比学习缓解标注数据稀缺问题，提高轨迹相似性计算的准确性，能够满足智能交通等领域对轨迹分析的高精度需求。