实例介绍
【实例简介】
该GPS轨迹数据集由182位用户在（微软亚洲研究院）Geolife项目中收集，历时超过五年（2007年4月至2012年8月）。 该数据集的GPS轨迹由一系列时间戳点表示，每个点都有其中包含纬度，经度和海拔高度的信息。 该数据集包含17,621个轨迹，总距离为1,292,951公里，总持续时间为50,176小时。 这些轨迹由不同的GPS记录仪和GPS手机记录，并具有各种采样率。 91.5％的轨迹以密集表示记录，例如 每1~5每秒秒或每5~10米。 该数据集记录了广泛的用户户外活动，不仅包括回家和上班等生活习惯还有一些娱乐和体育活动，如购物，观光，餐饮，远足和骑自行车。 这条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。 虽然这个数据集分布在中国30多个城市，甚至在美国和欧洲的一些城市，大部分数据都是在中国北京创建的。 图1绘制了该数据集在北京的分布（热图）。该位于加热条右侧的数字表示某个位置产生的点数。
【实例截图】
【核心代码】
该GPS轨迹数据集由182位用户在（微软亚洲研究院）Geolife项目中收集，历时超过五年（2007年4月至2012年8月）。 该数据集的GPS轨迹由一系列时间戳点表示，每个点都有其中包含纬度，经度和海拔高度的信息。 该数据集包含17,621个轨迹，总距离为1,292,951公里，总持续时间为50,176小时。 这些轨迹由不同的GPS记录仪和GPS手机记录，并具有各种采样率。 91.5％的轨迹以密集表示记录，例如 每1~5每秒秒或每5~10米。 该数据集记录了广泛的用户户外活动，不仅包括回家和上班等生活习惯还有一些娱乐和体育活动，如购物，观光，餐饮，远足和骑自行车。 这条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。 虽然这个数据集分布在中国30多个城市，甚至在美国和欧洲的一些城市，大部分数据都是在中国北京创建的。 图1绘制了该数据集在北京的分布（热图）。该位于加热条右侧的数字表示某个位置产生的点数。
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