摘要：
一、处理流程 if __name__ == '__main__': 1. 获取顶点、边、边权重，以及他们转换后对应的字典类型数据，还有一个由边权重数据构建的有向图 nx_vertice, nx_edge, vertice_dict, edge_dict, edge_dist, edge_dist_d 阅读全文
posted @ 2025-05-07 14:33
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一、处理流程 1. class STsim_Trainer （1）初始化def __init__(self) (2) 验证方法def ST_eval() 不使用，归并到训练方法中 (3) 训练方法def ST_train()--核心 2. def ST_train() （1）创建编码器对象 net 阅读全文
posted @ 2025-05-07 14:33
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一、处理流程 if __name__ == "__main__": 合并空间距离和时间距离，生成融合后的ST（Space-Time）距离矩阵 test_merge_st_dis(valiortest取值：valid or test) 1.从指定路径加载空间距离矩阵（s）和时间距离矩阵（t） 2.对空 阅读全文
posted @ 2025-05-07 14:33
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一、处理流程 1. class STTrajSimEncoder(nn.Module) 时空轨迹相似性编码器 (1) 初始化函数 self.stEncoder = ST_Encoder() (2) forward前向传播函数 st_emb = self.stEncoder(network, traj 阅读全文
posted @ 2025-05-07 14:32
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一、处理流程 1. def compute_embedding(net, road_network, test_traj, test_time, test_batch): if len(test_traj) <= test_batch: embedding = net(road_network, t 阅读全文
posted @ 2025-05-07 14:32
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1. 计算候选节点的观测概率以及计算轨迹点之间的传输概率在轨迹数据处理和分析中有着重要的应用，具体用途包括： 轨迹预测：观测概率可以用于轨迹预测中，根据历史数据中轨迹点与候选节点之间的距离，计算每个候选节点的观测概率。这些概率可以用于构建轨迹点的概率模型，进而预测未来轨迹点的可能位置。 轨迹推理：传 阅读全文
posted @ 2025-05-07 14:32
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一、处理流程 if __name__ == "__main__": ①打开配置文件config.yaml ②输出数据集中节点信息(二维数组，每行代表一条边的起点、终点索引值)与边总数，read_graph ③ 获取相关的配置信息(cuda设备，node2vec参数信息) ④创建node2vec模型对 阅读全文
posted @ 2025-05-07 14:32
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