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針對現(xiàn)有位置預測研究多數(shù)忽略時間和空間之間關(guān)聯(lián)性的問題，提岀一種基于時空特性的長短期記憶模型（ ST-LSTM）。基于LSTM網(wǎng)絡(luò)添加單獨處理用戶移動行為時空信息的時空門，并考慮用戶簽到的時間及空間因素，從而使模型具有時空特性。在ST-LSTM網(wǎng)絡(luò)中引人個人修正因子，對每類用戶的輸出結(jié)果進行修正，在確?；咎匦缘幕A(chǔ)上突出個性化，更好地學習每類用戶的行為軌跡持征，同時在保證 ST-LSTM網(wǎng)絡(luò)特性的前提下給出2種ST-LSTM網(wǎng)絡(luò)的簡化變體模型。在公開數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明，與主流位置預測方法相比，該預測模型精確率、召回率、FⅠ值都有明顯提升。
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