基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算方法

本发明属于时空轨迹数据挖掘技术领域，具体为一种基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算方法，本发明结合层次分区树，提出多种地图迁移策略，降低跨地图模型训练成本，解决了在实际应用中，跨城市地图场景下模型需要重新训练，训练成本过高的问题。本方案的轨迹表示方法能够融合空间特征，并具备地图泛化能力，提升轨迹分析任务的精准性和适用性。适用于城市交通规划、出行推荐、轨迹聚类与异常检测等场景的基于相似度计算的轨迹表示学习方法。