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公开(公告)号：CN115374328A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210869580.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于偏好上下文和轨迹图增强表达的位置预测方法。首先，基于图论(Graph Theory)基础对地图进行分块，每个分块建立一个顶点，将POI数据向量化表示之后添加到顶点的属性中；第二，将稠密位置数据通过设置的超参数和规则将研究对象的停留点提取出来，同时按照位置数据的时间顺序生成边，按照研究对象自身的属性生成全局变量；第三，将多模态偏好数据均向量化表征，并将生成的偏好向量添加到顶点的属性中；第四，基于自注意力机制对图中的顶点、边和全局向量进行更新；第五，基于PAC理论、机器学习理论和推荐系统方法，在生成的研究对象轨迹图利用自注意力机制对下一个时刻研究对象可能出现的位置和研究对象对于指定位置访问的可能性进行预测。
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