1 AbstractDataset

抽象类，所有数据集的基类

2 TrajectoryDataset

2.1 __init__

2.2 get_data

2.3 cutter_filter

2.3.1 按照时间间隔切割

2.3.2 按照同一天切割

2.3.3 按照固定窗口长度切割

cut完的轨迹样子

每一个key是一个轨迹的id，对应的value内容类似如下（假如使用的是固定窗口）：

2.4 get_encoder

2.5 encode_traj

deta_feature返回内容：

• 'loc_size': 位置标识符的数量，所有可能的位置加上一个填充符。
• 'tim_size': 时间编码的数量，所有可能的时间编码加上一个填充符。
• 'uid_size': 表示数据集中的用户数量。
• 'loc_pad' 和 'tim_pad': 分别存储位置和时间的填充值，这些值在处理输入数据到模型时将用于补全不完整的序列。

pad_item返回内容：

encoded_data返回内容

一个字典，每个键值是user_id，对应的value是一系列历史轨迹（时间）+ground truth点（时间）

完整的返回内容如下：

encoded_data部分相当于一个字典，字典的键值是user_id，内容是一些如下的元素组成的列表

2.6 divide_data

把数据集划分成训练测试验证

self.data内容如下：

对于每个uid，encoded_trajectories 内容是这样的组成的列表：

每个user前x%的列表组成train、中间y%的组成val、后面1-x%-y%的组成test