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T-DesP：基于大轨迹数据的目的地预测
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：目的地预测在基于位置的服务（例如推荐目标广告位置）中非常重要。 大多数当前方法总是根据历史轨迹根据现有行程预测目的地。 但是，没有任何工作考虑过历史轨迹中过路位置和目的地之间的差异，这严重影响了预测结果的准确性，因为目的地可以表明旅行的目的。 同时，历史轨迹的时间信息在目的地预测中起着重要的作用。 一方面，不同时期的历史轨迹在影响上也有所不同，例如，上周的历史轨迹比两年前的历史轨迹更能准确地反映现状。 另一方面，不同时隙中的历史轨迹反映出人们的交通和移动习惯的不同事实，例如，白天去餐厅，晚上去酒吧。 尽管在大数据时代可以实现大量的历史轨迹，但是由于道路网络分布广泛且轨迹数据稀疏，因此它还远不能覆盖所有查询轨迹。 历史轨迹的时间敏感性更加突出了稀疏性问题。 因此，我们提出了一种新颖的模型T-DesP来解决上述问题。 该模型由两个模块组成：轨迹学习和目的地预测。 在轨迹学习的模块中，提出了一种称为镜像吸收马尔可夫链模型的新方法，用于对孤立目标的轨迹进行建模。 我们建立一个过渡张量，以推断特定时隙中每个位置对之间的过渡概率。 为了解决数据稀疏性问题，我们通过上下文感知张量分解方法来填充过渡张
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