[发明专利]轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据挖掘技术领域。该方法包括：获取目标用户在连续的N个时间周期内的轨迹数据，从N个时间周期内的轨迹数据中筛选与预测时间点处于同一时间片的轨迹数据，以及目标用户在当前时间点所处的位置，基于预测时间点与当前时间点之间的时间差、筛选出的轨迹数据和目标用户在当前时间点所处的位置，对目标用户在预测时间点的轨迹进行预测。由于筛选出的轨迹数据中包括目标用户历史所处的位置，且预测时间点与筛选出的轨迹数据处于同一时间片，从而表明目标用户在预测时间点所处的位置可能为筛选出的轨迹数据包括的位置。这样，即可基于具有稀疏特点的轨迹数据对目标用户的轨迹进行预测。

技术领域

本申请涉及数据挖掘技术领域，特别涉及一种轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

日常生活中，往往会通过空间内设置的视频监控设备、门禁设备和刷卡设备等记录用户的轨迹数据，进而绘制得到用户的轨迹。然而，由于空间内设置的用于记录用户的轨迹数据的设备较少，导致用户的轨迹数据具有稀疏的特点，因此，亟需一种基于稀疏的轨迹数据进行轨迹预测的方法，也即是，能够利用稀疏的轨迹数据，预测用户在未来的某一时刻的轨迹的方法。

发明内容

本申请提供了一种轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决用户在未来某一时刻的轨迹的预测的问题。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种轨迹预测方法，所述方法包括：

获取目标用户在连续的N个时间周期内的轨迹数据，所述N个时间周期包括当前时间周期以及早于当前时间周期的N-1个时间周期，所述N为正整数；

从所述N个时间周期内的轨迹数据中，筛选与预测时间点处于同一时间片的轨迹数据，以及所述目标用户在当前时间点所处的位置，其中，每个时间周期被划分为多个时间片，且每个时间片的时长相同；

基于所述预测时间点与当前时间点之间的时间差、筛选出的轨迹数据和所述目标用户在当前时间点所处的位置，对所述目标用户在所述预测时间点的轨迹进行预测。

可选地，所述基于所述预测时间点与当前时间点之间的时间差、筛选出的轨迹数据和所述目标用户在当前时间点所处的位置，对所述目标用户在所述预测时间点的轨迹进行预测，包括：

当所述预测时间点与当前时间点之间的时间差大于时长阈值时，基于筛选出的轨迹数据，对所述目标用户在所述预测时间点的轨迹进行预测；

当所述时间差小于或等于所述时长阈值时，基于筛选出的轨迹数据和所述目标用户在当前时间点所处的位置，对所述目标用户在所述预测时间点的轨迹进行预测。

可选地，所述基于筛选出的轨迹数据，对所述目标用户在所述预测时间点的轨迹进行预测，包括：

确定筛选出的轨迹数据中包括的多个位置，以及所述目标用户在每个位置出现的次数；

基于所述目标用户在每个位置出现的次数，确定所述多个位置对应的概率；

按照概率从大到小的顺序，从所述多个位置中选择M个位置，将选择出的M个位置和每个位置对应的概率作为轨迹预测的结果，所述M为正整数。

可选地，所述基于筛选出的轨迹数据和所述目标用户在当前时间点所处的位置，对所述目标用户在所述预测时间点的轨迹进行预测，包括：

从筛选出的轨迹数据中选择转移轨迹数据，所述转移轨迹数据中包括的位置是从所述目标用户在当前时间点所处的位置转移后得到的；

确定选择出的转移轨迹数据中包括的多个位置，以及所述目标用户在每个位置出现的次数；

基于所述目标用户在每个位置出现的次数，确定所述多个位置对应的概率；