1.一种移动对象的相似性确定方法，其特征在于，包括：根据多个第一移动对象的轨迹数据，确定所述多个第一移动对象中具有同行关系的多个第二移动对象；

根据所述具有同行关系的多个第二移动对象，建立所述多个第二移动对象的关系图；

所述关系图包括多个节点和多个边；所述节点表示所述第二移动对象，所述边表示连接的两个节点具有同行关系；

根据所述关系图中各个所述第二移动对象之间的连接关系，确定以各个所述第二移动对象为起始节点的节点序列；

根据以各个所述第二移动对象为起始节点的节点序列，利用第一预设模型确定各个所述第二移动对象的向量特征；

根据各个所述第二移动对象的向量特征，确定各个所述第二移动对象的相似性；

所述根据多个第一移动对象的轨迹数据，确定所述多个第一移动对象中具有同行关系的多个第二移动对象，包括：对所述轨迹数据按照预设时间窗口进行聚类，得到至少一个类簇；所述类簇包括多个第一移动对象；所述轨迹数据包括：所述第一移动对象在多个轨迹点的位置信息和时间信息；

从第二预设时长内的多个所述类簇中，确定具有同行关系的多个第二移动对象；所述第二预设时长大于或等于至少两个所述预设时间窗口的时长；

其中，所述具有同行关系的多个第二移动对象为一组或多组具有同行关系的第二移动对象，每一组包括多个具有同行关系的第二移动对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关系图还包括：所述边的权重；所述边的权重为根据所述边连接的两个节点的同行时长和同行次数确定的；所述同行次数为所述两个节点在第一预设时长内同行的次数；

根据所述关系图中各个所述第二移动对象之间的连接关系，确定以各个所述第二移动对象为起始节点的节点序列，包括：根据所述关系图中各个所述第二移动对象之间的连接关系和所述连接关系对应的权重，利用第二预设模型确定以各个所述第二移动对象为起始节点的节点序列；所述节点序列包括至少一个节点；

所述第二预设模型为根据多个样本数据训练得到的，每个样本数据包括：关系图、关系图中以各个节点为起始节点的节点序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从第二预设时长内的多个所述类簇中，确定具有同行关系的多个第二移动对象，包括：若在所述第二预设时长内第一数量个预设时间窗口的所述类簇中均存在多个所述第二移动对象，且所述第一数量个所述预设时间窗口中存在至少第二数量个连续的预设时间窗口，则确定多个所述第二移动对象具有同行关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

具有同行关系的多个所述第二移动对象的数量大于或等于第三数量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述轨迹数据按照预设时间窗口进行聚类之前，还包括：对所述轨迹数据进行预处理，得到预处理后的轨迹数据；所述预处理包括以下至少一项：插值处理、滤波处理。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定各个所述第二移动对象的相似性之后，还包括：对于任一所述第二移动对象，确定与所述第二移动对象轨迹相似的第四数量个第二移动对象。

7.一种移动对象的相似性确定装置，其特征在于，包括：确定模块，用于根据多个第一移动对象的轨迹数据，确定所述多个第一移动对象中具有同行关系的多个第二移动对象；

处理模块，用于根据所述具有同行关系的多个第二移动对象，建立所述多个第二移动对象的关系图；所述关系图包括多个节点和多个边；所述节点表示所述第二移动对象，所述边表示连接的两个节点具有同行关系；

所述处理模块，还用于根据所述关系图中各个所述第二移动对象之间的连接关系，确定以各个所述第二移动对象为起始节点的节点序列；

根据以各个所述第二移动对象为起始节点的节点序列，利用第一预设模型确定各个所述第二移动对象的向量特征；

所述处理模块，还用于根据各个所述第二移动对象的向量特征，确定各个所述第二移动对象的相似性；

所述处理模块具体用于：

对所述轨迹数据按照预设时间窗口进行聚类，得到至少一个类簇；所述类簇包括多个第一移动对象；所述轨迹数据包括：所述第一移动对象在多个轨迹点的位置信息和时间信息；

从第二预设时长内的多个所述类簇中，确定具有同行关系的多个第二移动对象；所述第二预设时长大于或等于至少两个所述预设时间窗口的时长；

其中，所述具有同行关系的多个第二移动对象为一组或多组具有同行关系的第二移动对象，每一组包括多个具有同行关系的第二移动对象。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1‑6任一项所述的方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1‑6任一项所述的方法。