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本发明涉及一种基于用户移动模式的位置预测方法，属于机器学习领域。方法为：采用Apriori算法挖掘出每个用户的个体移动模式，找出影响用户签到的内因；利用动态时间规整算法DTW计算用户的个体移动模式之间的相似性；通过聚类将用户的个体移动模式进行分组，得到每一组的中心模式，找到影响签到的外因；分别用个体的移动模式与整体的移动模式来训练马尔可夫模型；基于IMP和AMP训练马尔可夫链模型，预测用户的下一个位置；考虑外在天气的影响，创建天气总特征；利用高斯核函数计算当前地点的天气与其他地点天气的相似性，对预测的结果进行修正；设置评估标准和基准方法。本发明使得预测的结果更切合实际生活。