GPS軌迹資料集免費下載下傳資源整理

本文為轉載文章 轉載請注明出處： https://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/58335510#comments 本文主要是整理了GPS軌迹資料集免費資源庫，從這些庫中能夠免費下載下傳到GPS資料，同時還整理出了這些資料的格式，資料集的簡單描述等等。如果你發現更好的相關資料資源，歡迎共享 :)

1. GeoLife GPS Trajectories

該GPS軌迹資料集出自微軟研究GeoLift項目。從2007年四月到2012年八月收集了182個使用者的軌迹資料。這些資料包含了一系列以時間為序的點，每一個點包含經緯度、海拔等資訊。包含了17621個軌迹，總距離120多萬公裡，總時間48000多小時。這些資料不僅僅記錄了使用者在家和在工作地點的位置軌迹，還記錄了大範圍的戶外活動軌迹，比如購物、旅遊、遠足、騎自行車。

這個資料集可以用來進行使用者活動相似度估算，移動模型挖掘，使用者活動推薦，基于位置的社交網絡，位置隐私，位置推薦。

• 時間：2007年4月～2012年8月
• 資料大小：大概300M.
• 下載下傳位址： https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52367
• 資料格式：

一個檔案夾存儲一個使用者的GPS日志，這些日志檔案都被轉換成了plt格式。為了避免時間區間問題，統一使用了GMT格式的時間表示。其他具體格式為：

Line 1…6 are useless in this dataset, andcan be ignored. Points are described in following lines, one for each line.
Field 1: Latitude in decimal degrees.
Field 2: Longitude in decimal degrees.
Field 3: All set to 0 for this dataset.
Field 4: Altitude in feet (-777 if notvalid).
Field 5: Date - number of days (withfractional part) that have passed since 12/30/1899.
Field 6: Date as a string.
Field 7: Time as a string.
Note that field 5 and field 6&7represent the same date/time in this dataset. You may use either of them.

Example:
39.906631,116.385564,0,492,40097.5864583333,2009-10-11,14:04:30
39.906554,116.385625,0,492,40097.5865162037,2009-10-11,14:04:35           

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交通方式資料集格式：

可能的交通方式有：walk,bike, bus, car, subway, train, airplane, boat, run and motorcycle，再次強調，雖然大多數資料是在中國産生的，但是，還是把時間或者日期都統一以GMT的時間形式表示。

例如：

Start Time End Time Transportation Mode

2008/04/02 11:24:21 2008/04/02 11:50:45bus

具體說明在下載下傳的檔案壓縮包中！

• 使用到該資料的論文有：

Q. Li, Y. Zheng, X. Xie, Y. Chen, W. Liu, and M. Ma. 2008.Mining user similarity based on location history. In Proceedings of the 16thAnnual ACM International Conference on Advances in Geographic InformationSystems. ACM, 34.

Z. Chen, H. T. Shen, X. Zhou, Y. Zheng, and X. Xie. 2010.Searching trajectories by locations—An efficient study. In Proceedings of the29th ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. ACM,255–266.

[1] Yu Zheng, Lizhu Zhang, Xing Xie, Wei-Ying Ma. Mininginteresting locations and travel sequences from GPS trajectories. InProceedings of International conference on World Wild Web (WWW 2009), MadridSpain. 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 onUbiquitous Computing (UbiComp 2008), Seoul, Korea. ACM Press: 312-321.

[3] Yu Zheng, Xing Xie, Wei-Ying Ma, GeoLife: ACollaborative Social Networking Service among User, location and trajectory.Invited paper, in IEEE Data Engineering Bulletin. 33, 2, 2010, pp. 32-40.

2.T-Drive Taxi Trajectories

這個資料來自微軟T-Drive項目，包含在2008年北京一萬多倆計程車一周的軌迹資料。這個資料集包含了1500萬個坐标點，軌迹的總距離達到900多萬公裡。

• 時間：2008年
• 資料大小：80M左右。
• 資料集下載下傳位址：

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/t-drive-trajectory-data-sample/

• 資料詳細說明：

https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/User_guide_T-drive.pdf

Here is a piece ofsample in a file:

1,2008-02-0215:36:08,116.51172,39.92123
1,2008-02-0215:46:08,116.51135,39.93883
1,2008-02-0215:46:08,116.51135,39.93883
1,2008-02-0215:56:08,116.51627,39.91034
1,2008-02-0216:06:08,116.47186,39.91248
1,2008-02-0216:16:08,116.47217,39.92498
1,2008-02-02 16:26:08,116.47179,39.90718
1,2008-02-0216:36:08,116.45617,39.90531
1,2008-02-0217:00:24,116.47191,39.90577
1,2008-02-0217:10:24,116.50661,39.9145
1,2008-02-0220:30:34,116.49625,39.9146           

每一個字段的所代表的意思是：

taxi id, date time,longitude, latitude

• 使用到該資料集的論文有：

J. Yuan, Y. Zheng, and X. Xie. 2012. Discovering regions ofdifferent functions in a city using human mobility and POIs. In Proceedings ofthe 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and DataMining. ACM, 186–194.

J. Yuan, Y. Zheng, C. Zhang, W. Xie, X. Xie, G. Sun, and Y.Huang. 2010a. T-Drive: Driving directions based on taxi trajectories. InProceedings of the 18th Annual ACM International Conference on Advances inGeographic Information Systems. ACM, 99–108.

J. Yuan, Y. Zheng, X. Xie, and G. Sun. 2011a. Driving withknowledge from the physical world. In Proceedings of the 17th ACM SIGKDDInternational Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, 316–324.

J. Yuan, Y. Zheng, X. Xie, and G. Sun. 2013a. T-Drive:Enhancing driving directions with taxi drivers’

intelligence. IEEE Transaction on Knowledge and DataEngineering 25, 1 (2013), 220–232.

N. J. Yuan, Y. Zheng, L. Zhang, and X. Xie. 2013b. T-Finder:A recommender system for finding passengers and vacant taxis. IEEE Transactionon Knowledge and Data Engineering 25, 10 (2013), 2390–2403.

N. J. Yuan, Y. Zheng, X. Xie, Y. Wang, K. Zheng, and H.Xiong. 2015. Discovering urban functional zones using latent activitytrajectories. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 27, 3 (2015),1041–4347.

S. Ma, Y. Zheng, and O. Wolfson. 2013. T-Share: Alarge-scale dynamic taxi ridesharing service. In Proceedings of the 29th IEEEInternational Conference on Data Engineering. IEEE, 410–421.

S. Ma, Y. Zheng, and O. Wolfson. 2015. Real-time city-scaletaxi ridesharing. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 99.DOI:

http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TKDE.2014.2334313

Jing Yuan, Yu Zheng, Xing Xie, and Guangzhong Sun. Drivingwith knowledge from the physical world. In The 17th ACM SIGKDD internationalconference on Knowledge Discovery and Data mining, KDD’11, New York, NY, USA,2011. ACM.

Jing Yuan, Yu Zheng, Chengyang Zhang, Wenlei Xie, Xing Xie, Guangzhong Sun, and

Yan Huang. T-drive: driving directions based on taxi trajectories. In

Proceedings of the 18th SIGSPATIAL International Conference on Advances in

Geographic Information Systems, GIS ’10, pages 99-108, New York, NY, USA,2010.

ACM.

3. GPS Trajectories with transportationmode labels

這個資料集是微軟亞洲研究院Geolift項目用到的GPS軌迹資料集的一部分。這個資料集代表按時間順序排序的點集，每一個點所包含的資訊有經緯度、高度、速度和目前朝向等等。這些軌迹資料是由不同的GPS裝置收集的，這些裝置的資料收集頻率是不一樣的。95%的軌迹是密集的，比如每2～5秒或者每5～10米一個點。

軌迹資料檔案被轉換成了.plt格式，每一個軌迹還有一個單獨檔案存儲的交通方式标簽檔案，比如開車、坐公共汽車、騎自行車、步行。

• 資料集大小：大概80M。

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/gps-trajectories-with-transportation-mode-labels/

交通方式資料格式：

Date    Start Time       End Time        Transportationmodes
2008/3/1          11:07:00          11:40:00          walk
2008/3/1          11:44:00          12:07:00          bus
2008/3/1          12:07:00          13:30:00          walk
2008/3/1          13:30:00          13:55:00          car
2008/3/1          13:55:00          14:16:00          walk           

Plt格式檔案資料的格式：

39.977685,116.3276249,1,0,39539.1428935185,2008/04/01,03:25:46
39.9777233,116.3276216,0,0,39539.1429050926,2008/04/01,03:25:47
39.9778499,116.3276266,0,0,39539.1429398148,2008/04/01,03:25:50
39.9779866,116.3276249,0,0,39539.142974537,2008/04/01,03:25:53
39.97812,116.3276133,0,0,39539.1430092593,2008/04/01,03:25:56
第一個字段：緯度（十進制）
第二個字段：緯度（十進制）
第三個字段：0表示正常，1表示在軌迹中斷
第四個字段：海拔高度（英尺），-777表示無效
第五個字段：日期—注意下面的日期格式，如果是空白的，就會使用一個預設的日期。
第六個字段：日期字元串
第七個字段：時間字元串           

需要注意的是：

具體請檢視官方說明：

https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/User20Guide-with20labels.pdf

）

• 使用到該資料集的論文：

Y. Zheng, Q. Li, Y. Chen, and X. Xie. 2008a. Understandingmobility based on GPS data. In Proceedings of the 11th International Conferenceon Ubiquitous Computing. ACM, 312–321.

Y. Zheng, L. Liu, L. Wang, and X. Xie. 2008b. Learningtransportation mode from raw GPS data for geographic application on the Web. InProceedings of the 17th International Conference on World Wide Web.ACM,247–256.

[1] Yu Zheng, Like Liu, Longhao Wang, Xing Xie. LearningTransportation Modes from Raw GPS Data for Geographic Application on the Web,In Proceedings of International conference on World Wild Web (WWW 2008), Beijing,China. ACM Press: 247-256

[2] Yu Zheng, Quannan Li, Yukun Chen, Xing Xie. 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, Yukun Chen, Quannan Li, Xing Xie, Wei-Ying Ma.Understanding transportation modes based on GPS data for Web applications. ACMTransaction on the Web. Volume 4, Issue 1, January, 2010. pp. 1-36.

4. 社交網絡簽到資料集：

這是一個基于社交網絡的網站的使用者簽到的資料集，來自斯坦福大學網站。好友網絡不是直接相連接配接的，這些資料是通過網站的公共接口擷取的，包含了196591個節點和950327個邊。從2009年2月到2010年10月總共收集了6442890個簽到記錄。

• 資料集大小：使用者簽到的時間和位置的檔案有101M， 好友網絡資料：6.1M.

user latitude [location id] 
196514 2010-07-24T13:45:06Z 53.3648119 -2.2723465833 145064 
196514 2010-07-24T13:44:58Z 53.360511233 -2.2763690171275991 
196514 2010-07-24T13:44:46Z 53.3653895945 -2.2754087046376497 
196514 2010-07-24T13:44:38Z 53.3663709833 -2.270076433398503 
196514 2010-07-24T13:44:26Z 53.3674087524 -2.27838134771043431 
196514 2010-07-24T13:44:08Z 53.3675663377 -2.278631763881734            

• https://snap.stanford.edu/data/loc-gowalla.html

這個也是上面同一家網站所産生的資料，也是基于社交網絡資料，大約300M， 詳情和下載下傳網址為；

http://www.yongliu.org/datasets

E. Cho, S. A. Myers, J. Leskovec. Friendship and Mobility:

Friendship and Mobility: User Movement in Location-BasedSocial Networks

ACM SIGKDD International Conference on KnowledgeDiscovery and Data Mining (KDD), 2011.

• 使用了check-in類型資料集的論文有：

L. Wei, Y. Zheng, and W. Peng. 2012. Constructing popularroutes from uncertain trajectories. In Proceedings of the 18th ACM SIGKDD InternationalConference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, 195–203.

J. Bao, Y. Zheng, and M. F. Mokbel. 2012. Location-based andpreference-aware recommendation using sparse geo-social networking data. InProceedings of the 20th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances inGeographic Information Systems. ACM, 199–208.

2013年Foursquare的資料集(150M)：

• 詳情： https://archive.org/details/201309_foursquare_dataset_umn
• 下載下傳： https://archive.org/download/201309_foursquare_dataset_umn
• 其他check-in資料集下載下傳位址： https://sites.google.com/site/yangdingqi/home/foursquare-dataset

5. 這個是國家飓風中心的資料

（1）大西洋飓風資料庫，時間為1851到2015年之間，這個資料集在2016年7月6日提供，包含了1956年到1960年修訂之後的。這個資料集叫HURDAT2， 之前那個HURDAT被替換了。

• 資料大小：5.9MB.
• http://www.nhc.noaa.gov/data/hurdat/hurdat2-1851-2015-070616.txt
• 其他詳細資訊： http://www.nhc.noaa.gov/data/
• 還可以檢視： http://www.nhc.noaa.gov/data/hurdat/hurdat2-format-atlantic.pdf

這個資料集用逗号分隔的文本，六小時資訊的位置，最大的風，中央的壓力，和（從2004開始）所有已知的熱帶氣旋和熱帶氣旋的大小。

（2）1949-2015年東北部和北部太平洋中心飓風資料庫，大概3.2兆。

• http://www.nhc.noaa.gov/data/hurdat/hurdat2-nepac-1949-2015-050916.txt
• 資料格式和上面的資料集的是一樣子的。
• 具體還可以檢視： http://www.nhc.noaa.gov/data/hurdat/hurdat2-format-nencpac.pdf

6. 其他資料

時空資料，網絡資料， 資料流， 神經圖像資料，生物資訊學（基因表達）資料集

http://dm.uestc.edu.cn/resource/

Natural Earth :

http://www.naturalearthdata.com/

Machine Learning Repository:

http://archive.ics.uci.edu/ml/

Google Trends Datastore:

http://googletrends.github.io/data/

Open Data Network:

https://www.opendatanetwork.com/