LSTM神经网络结合用户相似性的移动轨迹预测模型

"基于LSTM神经网络融合用户相似性的移动轨迹预测 .pdf" 本文是一篇关于移动轨迹预测的研究论文，由童凯南、林彦等人撰写。随着智能设备和位置采集技术的发展，大量的轨迹数据得以积累，这使得研究移动规律成为可能，也为交通规划和城市规划等领域提供了有价值的信息。论文提出了一个利用LSTM（长短期记忆）神经网络并结合用户相似性的移动轨迹预测模型。 在该模型中，首先通过对用户的历史轨迹进行分析，提取出用户的移动模式，并计算不同用户之间的移动模式相似性。这种相似性是通过比较用户的出行习惯、停留地点、出行时间等特征来度量的。相似度的计算有助于识别具有类似移动行为的用户群体，即用户社区。 接下来，论文将用户分为社区用户和个体用户两部分，分别构建和训练基于LSTM的轨迹预测网络。社区用户的预测网络旨在捕捉社区内部的共性移动模式，而个体用户的网络则关注每个用户的独特行为。这两个网络的预测结果通过加权融合，可以得到更精确的单个移动用户下一个目的地的预测。 LSTM作为一种递归神经网络，特别适合处理时间序列数据，能有效地捕捉序列中的长期依赖关系。在此模型中，LSTM不仅考虑了个体用户的历史移动信息，还利用了相似用户的数据，以增强预测的准确性。实验结果证实了该模型在预测移动轨迹上的高效性和高准确性。 关键词：LSTM神经网络，用户相似性，轨迹预测 这篇论文的研究工作对于理解和预测大规模移动数据具有重要意义，可以为智能交通系统、个性化推荐服务以及城市规划提供科学依据。通过结合深度学习方法和社交网络理论，该模型有望在移动轨迹预测领域取得突破，进一步优化服务质量和提升用户体验。