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摘 要: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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010898332.1 | 专利名称: | 一种基于用户移动模式的位置预测方法 |
申请日: | 2020-08-31 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04W4/029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 |