【摘 要】
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表示学习方法已在自然语言处理领域得到了突破性的发展，但在轨迹大数据挖掘领域内，成果屈指可数。轨迹嵌入主要是通过合适的方法把高维稀疏有噪音的原始轨迹数据嵌入成低维稠密无噪音的抽象向量。目前的轨迹嵌入方法大多是将自然语言处理领域成熟的模型进行迁移，试图以尽可能少的代价来获得高质量的轨迹的抽象表示。从不同角度详细地对现有的表示学习方法的研究现状进行了分析和比较，最后对现有的轨迹嵌入进行了总结和进一步指出
【机 构】
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贵州师范大学大数据与计算机科学学院
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表示学习方法已在自然语言处理领域得到了突破性的发展，但在轨迹大数据挖掘领域内，成果屈指可数。轨迹嵌入主要是通过合适的方法把高维稀疏有噪音的原始轨迹数据嵌入成低维稠密无噪音的抽象向量。目前的轨迹嵌入方法大多是将自然语言处理领域成熟的模型进行迁移，试图以尽可能少的代价来获得高质量的轨迹的抽象表示。从不同角度详细地对现有的表示学习方法的研究现状进行了分析和比较，最后对现有的轨迹嵌入进行了总结和进一步指出了有价值的研究方向。
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