2022CIKM1intro1.1背景轨迹相似度计算是轨迹分析任务（相似子轨迹搜索、轨迹预测和轨迹聚类）最基础的组件之一现有的关于轨迹相似度计算的研究主要可以分为两大类：传统方法DTW、EDR、EDwP等二次计算复杂度O(n^2)缺乏稳健性会受到非均匀采样、噪点的影响基于学习的方法旨在减少计算复杂度和/或提高稳健性根据它们的目的将它们分为两个方向神经逼近方法利用强大的神经网络在隐藏空间中逼近任何现有的轨迹测量训练一个神经网络g以将轨迹编码到隐藏空间最小化估计的相似性和基准之间的差异Dh​是隐藏空间中的差异（相似性）测量（例如，欧几里得距离）不需要两个轨迹之间的点对齐，因此计算复杂度在轨迹的长度