基于用戶行為和上下文語義的分層ST-LSTM位置預(yù)測

摘要： 當(dāng)前的位置預(yù)測方法大多沒有考慮到用戶行為信息，由于用戶的訪問時間、行為模式等能夠在很大程度上反映所處位置，因此在對位置潛在向量進行預(yù)訓(xùn)練時有必要使用該信息。進行位置預(yù)測時，采樣粒度較細(xì)的序列長度較長，難以捕獲長距離依賴。針對這2個問題，提出了基于用戶行為和上下文語義的分層時空長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Hierarchical Spatiotemporal Long Short-Term ...