Neues Verfahren BLUE verbessert Trajektorien-Embedding um 30 %
In der Forschung zur Trajektorienrepräsentation (Trajectory Representation Learning, TRL) wird häufig versucht, GPS‑Spuren in Vektor‑Embeddings zu überführen, um Aufgaben wie Klassifikation und Ähnlichkeitssuche zu erleichtern. Aktuelle Spitzenmethoden wandeln rohe GPS‑Daten in Gitter‑ oder Straßennetz‑Spuren um, um hochrangige Reisesemantik wie Regionen und Straßen zu erfassen. Dabei gehen jedoch feine räumlich‑zeitliche Details verloren, weil mehrere GPS‑Punkte zu einem einzigen Gitterzelle oder Straßensegment zusammengefasst werden.
