时空数据稀疏性导致位置预测准确率较低,利用轨迹点的多源语义信息扩充轨迹序列的维度,缓解数据稀疏性带来的负面影响,已成为位置预测研究的重要突破口.提出了基于语义时空轨迹的位置预测模型SemanPredict.首先,将传统轨迹序列转换为包括停留点、停留时间以及活动类型的语义轨迹;其次,利用多模态联合嵌入方法,建立轨迹点之间的隐含关系;最后,采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络建模语义轨迹序列进行位置预测.在WiFi时空数据集和Twitter签到数据集上进行实验验证,结果表明,相较于传统模型,SemanPredict模型能够更好地捕捉用户移动规律,预测准确率更高.
位置预测 语义轨迹 LSTM 多模态嵌入