[发明专利]一种基于多源异构信息网络的目的地推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于多源异构信息网络的目的地推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采集轨迹时空信息，计算车辆停留的时空地理信息，据此进行数据清洗得到合理的轨迹时空信息；

S2，去除清洗后的冗余的轨迹时空信息，对去除冗余的轨迹时空信息所在位置区域的地图进行爬取，获得POI信息，并将POI信息与去冗余的轨迹时空信息进行匹配，使得所述POI信息与所述去除冗余的轨迹时空信息一一对应，根据POI信息包括的语义信息和位置信息以及所述去除冗余的轨迹时空信息构建多重元路径，基于元路径构建异构图；

所述去除清洗后的冗余的轨迹时空信息具体为：利用STKmeans聚类算法去除清洗后的冗余的轨迹时空信息；经STKmeans聚类算法后得到K个聚类中心，所述冗余的轨迹时空信息为K个聚类中心以外的所有点；去除冗余轨迹点即去除K个聚类中心以外的所有点，保留K个聚类中心；

S3，基于构建的异构图进行邻居信息聚合，得到节点表征信息，利用节点表征信息构建多头注意机制模型，训练该模型输出得到目的地推荐结果；

所述步骤S3具体包括以下子步骤：

S301，将步骤S2构建的异构图按连接边的类型分为异构子图；将异构子图中不同类型的节点进映射到同一特征空间，得到节点映射向量；

S302，将步骤S2构建的异构图中不同类型的边映射到同一特征空间，得到边映射向量；

S303，基于节点映射向量和边映射向量进行邻居聚合，获得每个节点的节点表征信息；

S304，将每个节点的节点表征信息进行合并，基于异构图中的时间序列构建多头注意机制模型，训练该模型输出得到目的地推荐结果。

2.根据权利要求1所述的基于多源异构信息网络的目的地推荐方法，其特征在于，所述采集轨迹时空信息具体为：采集来自于机动车OBD接口的车辆驾驶状态数据和来源于机动车GPS接口的车辆轨迹数据；所述车辆驾驶状态数据包括车辆点火指令、熄火指令、速度和方向；所述车辆轨迹数据包括车辆匿名化ID、车辆所在经纬度、当前时刻和位置语义信息。

3.根据权利要求1所述的基于多源异构信息网络的目的地推荐方法，其特征在于，所述数据清洗的过程具体为：计算车辆停留的时空地理信息，利用原则判断，删除或基于改进的LSTM网络进行轨迹预测以修正不合理的轨迹时空信息；所述车辆停留的时空地理信息包括车辆的停留时间、停留经纬度、停留时长和停留时间编码。

4.根据权利要求1所述的基于多源异构信息网络的目的地推荐方法，其特征在于，所述构建多重元路径的过程具体为： 所述元路径有3条构建方案，分别为，， ；其中表示起点， 表示终点， 表示两者连接的边；表示车辆的唯一编号， 表示车辆编号与起点的连接边， 表示目的地与POI类型的连接边， 表示匹配的POI类别。