[发明专利]结合时空因素和基于图神经网络的LSTM轨迹预测方法有效
| 申请号： | 202110385031.3 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113111581B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 尚凤军;鲁琪 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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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。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 时空 因素 基于 神经网络 lstm 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
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