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隨著定位技術和存儲技術的發展，海量的軌跡被人類記錄。如何有效地壓縮軌跡中最被人關注的空間路徑信息并無損地將原始信息還原，引起了人們的廣泛關注。軌跡壓縮算法主要分為基于簡化線段的壓縮和基于路網的軌跡壓縮兩類，現有算法存在算法假設不合理、壓縮能力差等缺點。文中根據路網中軌跡的分布特性以及循環神經網絡對變長時序序列的建模能力，提出了基于循環神經網絡的軌跡壓縮算法，通過深度學習模型髙效地概括軌跡分布，冋時利用路網結枃進一步縮小壓縮空間，定量分析了不同輸入對算法壓縮比的影響。最后通過實驗證明，基于循環神經網絡的軌跡壓縮算法不僅具有比現有算法更高的壓縮比，還能支持未經過訓練的軌跡數據的壓縮;同時驗證了終點信息如何對算法壓縮比產生影響的假設。
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