微软 GPS 轨迹数据集

此 GPS 轨迹数据集在（微软亚洲研究）地球生活项目中由 178 个用户在四年多的时间（从 2007 年 4 月到 2011 年 10 月）收集。 此数据集的 GPS 轨迹由一系列时间戳点表示，每个点包含纬度、经度和高度的信息。此数据集包含 17，621 条轨迹，总距离为 1，251，654 公里，总持续时间为 48，203 小时。这些轨迹由不同的GPS记录仪和GPS电话记录，并具有多种采样率。91% 的轨迹以密集表示形式记录，例如每 1?5 秒或每点每 5~10 米。 该数据集重新编码了用户的各种户外运动，不仅包括回家上班等生活习惯，还包括一些娱乐和体育活动，如购物、观光、餐饮、徒步旅行和骑自行车。此轨迹数据集可用于许多研究领域，例如移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置建议。 数据引用： [1] Yu Zheng, Lizhu Zhang, Xing Xie, Wei-Ying Ma. Mining interesting locations and travel sequences from GPS trajectories. In Proceedings of International conference on World Wild Web (WWW 2009), Madrid Spain. ACM Press: 791-800. [2] Yu Zheng, Quannan Li, Yukun Chen, Xing Xie, Wei-Ying Ma. Understanding Mobility based on GPS Data. In Proceedings of ACM conference on Ubiquitous Computing (UbiComp 2008), Seoul, Korea. ACM Press: 312-321. [3] Yu Zheng, Xing Xie, Wei-Ying Ma, GeoLife: A Collaborative Social Networking Service among User, location and trajectory. Invited paper, in IEEE Data Engineering Bulletin. 33, 2, 2010, pp. 32-40.

本GPS轨迹数据集由178名用户历时四年有余（2007年4月至2011年10月），于微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）的GeoLife（地球生活）项目中采集所得。该数据集的GPS轨迹以一系列带时间戳的点位进行表征，每个点位均包含纬度、经度与海拔高度信息。本数据集共计包含17621条轨迹，总行驶里程达1251654公里，总持续时长为48203小时。上述轨迹由多款GPS记录仪及GPS手机采集得到，采样率存在多种类型。其中91%的轨迹采用密集采样模式进行记录，采样间隔为1至5秒，或每行进5至10米采集一个点位。该数据集收录了用户的各类户外活动轨迹，不仅涵盖通勤往返等日常出行习惯，还包含购物、观光、餐饮、徒步旅行与骑行等休闲娱乐与体育活动。本轨迹数据集可应用于诸多研究领域，诸如移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私保护以及位置推荐等。数据引用：[1] 郑宇, 张丽珠, 谢兴, 马维英. 从GPS轨迹中挖掘有趣地点与出行序列[C]//国际万维网大会（WWW 2009）论文集, 西班牙马德里. ACM出版社: 791-800. [2] 郑宇, 李全楠, 陈昱坤, 谢兴, 马维英. 基于GPS数据的移动行为理解[C]//ACM普适计算大会（UbiComp 2008）论文集, 韩国首尔. ACM出版社: 312-321. [3] 郑宇, 谢兴, 马维英. GeoLife：用户、位置与轨迹间的协作社交网络服务[J]. IEEE数据工程公报, 2010, 33(2): 32-40.（受邀论文）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

微软 GPS 轨迹数据集是由微软亚洲研究院的'地球生活'项目收集的，包含178名用户在四年多时间（2007年4月至2011年10月）内产生的17,621条GPS轨迹，总距离超过125万公里，总时长约4.8万小时，其中91%的轨迹采样密集。该数据集记录了丰富的户外活动（如通勤、购物、观光等），适用于移动模式挖掘、用户活动识别和位置推荐等研究领域。