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摘 要:本发明涉及时空轨迹预测技术领域,具体涉及一种结合时空因素和基于图神经网络的LSTM轨迹预测方法,获取用户的签到数据;数据预处理:根据用户的平均签到数量和社交关系情况进行筛选;划分位置域,并采用聚类方法将同一位置域的用户赋予相同的位置标签;将时空因素引入门控机制,采用长短时记忆神经网络LSTM和历史轨迹序列学习用户的移动习惯,建立个人移动轨迹模型;将时间序列输入个人移动轨迹模型中预测用户未来某个时间段的出行轨迹;采用基于图神经网络的位置语义推断方法推断出行轨迹预测结果中的位置语义类别。本发明针对基于位置的社交网络产生的签到数据的稀疏性,结合文本内容进行位置发现和提取,扩展位置数量,提高预测准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110385031.3 | 专利名称: | 结合时空因素和基于图神经网络的LSTM轨迹预测方法 |
申请日: | 2021-04-09 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区南山街道崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |