数据集笔记:GeoLife GPS 数据 (user guide)

数据链接:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52367

1 数据基本信息

1.1 数据介绍

  • 182名用户在超过三年的时间内(从2007年4月到2012年8月)在(微软亚洲研究院)Geolife项目中收集的。
  • 该数据集的GPS轨迹由一系列带有时间戳的点组成,每个点都包含纬度、经度和海拔的信息
  • 数据集包含17,621条轨迹,总距离大约为120万公里,总持续时间为50,176小时
  • 这些轨迹是由不同的GPS记录仪和GPS手机记录的,并且具有各种不同的采样率
  • 91%的轨迹是以密集的表示方式记录的,例如每15秒或每510米记录一个点

  • 该数据集记录了用户广泛的户外活动,包括不仅是日常生活例行公事如回家和上班,还有一些娱乐和运动活动,如购物、观光、用餐、徒步和骑自行车

1.2 数据的分布

  • 尽管这个数据集在中国的30多个城市以及美国和欧洲的一些城市中有广泛的分布,但大部分数据是在中国北京生成的。
  • 图1显示了这个数据集在北京的分布(热图)。热条右侧的数字表示在某一位置生成的点数。

数据集笔记:GeoLife GPS 数据 (user guide)_第1张图片

1.3 轨迹的距离和持续时间

  • 轨迹的距离和持续时间的分布分别在图2和图3中呈现。

数据集笔记:GeoLife GPS 数据 (user guide)_第2张图片

1.4 每个用户GPS数据数量

  • 在数据收集程序中,部分用户携带GPS记录仪达数年之久,而其他一些用户仅有几周的轨迹数据集。
  • 这个分布在图4中呈现,而每个用户收集的轨迹数量的分布则在图5中显示。

数据集笔记:GeoLife GPS 数据 (user guide)_第3张图片

2 数据新颖的地方——出行方式

  • 73名用户已经用交通方式给他们的轨迹贴上了标签,如驾驶、乘坐公交车、骑自行车和步行。
  • 虽然这仅涵盖了数据集的一部分,但规模仍然可以支持出行方式的学习。

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3 数据格式

3.1 轨迹数据

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3.2 通行方式label

出行方式有:walk , bike , bus , car , subway, train , airplane , boat , run and motorcycle .

4 数据形式

一共182个文件夹,每个代表一个用户的所有轨迹

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每个PLT文件包含一个单独的轨迹,并以其开始时间命名。为了避免时区可能造成的混淆,我们在每个点的日期/时间属性中使用了格林威治标准时间(GMT) 

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