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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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36 篇 专利
5 篇 学位论文
2 篇 期刊文献

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学科分类号

6 篇 工学
- 4 篇 信息与通信工程
- 3 篇 仪器科学与技术
- 3 篇 电子科学与技术（可...
- 3 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 软件工程
2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...

主题

7 篇 用户位置预测
1 篇 基于位置的社交网...
1 篇 生活模式
1 篇 ott数据
1 篇 推荐
1 篇 5g端网协同
1 篇 fisher比
1 篇 随机森林算法
1 篇 多模态数据
1 篇 时空数据挖掘
1 篇 移动边缘缓存
1 篇 小区聚类
1 篇 移动边缘计算
1 篇 缓存放置
1 篇 消息位置预测
1 篇 用户偏好预测
1 篇 特征提取与融合
1 篇 智能缓存
1 篇 移动社交网络
1 篇 兴趣点推荐

机构

4 篇 中国联合网络通信...
4 篇 南京邮电大学
3 篇 内蒙古大学
2 篇 恒安嘉新科技股份...
2 篇 中国移动通信集团...
2 篇 中国电子科技集团...
2 篇 山东大学
2 篇 重庆邮电大学
2 篇 上海河广信息科技...
2 篇 电子科技大学
2 篇 杭州电子科技大学
2 篇 中国移动通信集团...
2 篇 东北大学
1 篇 联想有限公司
1 篇 招商银行股份有限...
1 篇 东南大学
1 篇 北京智谱华章科技...
1 篇 湖南科技大学
1 篇 上海理工大学
1 篇 上海迹寻科技有限...

作者

2 篇 高永强
2 篇 孙叶钧
2 篇 张继勇
2 篇 张勇东
2 篇 杨满智
2 篇 杨龙祥
2 篇 吴孝纯
2 篇 秦晨光
2 篇 林星锦
2 篇 杨冰
2 篇 王迎雪
2 篇 刘长永
2 篇 崔渊博
2 篇 刘润然
2 篇 卢扬
2 篇 朱洪波
2 篇 钟全龙
2 篇 刘胜楠
2 篇 沈韬
2 篇 樊学宝

语言

43 篇 中文

检索条件"主题词=用户位置预测"

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详细简洁

排序：

基于相似生活模式的用户位置预测

基于相似生活模式的用户位置预测

引用

作者：胡佳丽云南大学

学位级别：硕士

5G技术的飞速发展和移动智能设备的日益普及,极大地推动了各种基于位置的服务(Location Based Services,LBS)的应用和发展,也产生了海量刻画用户日常行为的用户移动轨迹数据。其中,用户签到数据因其独有特点,使得研究者能够从多个维度... 详细信息

5G技术的飞速发展和移动智能设备的日益普及,极大地推动了各种基于位置的服务(Location Based Services,LBS)的应用和发展,也产生了海量刻画用户日常行为的用户移动轨迹数据。其中,用户签到数据因其独有特点,使得研究者能够从多个维度对用户的移动行为进行研究分析,让基于用户签到数据的用户位置预测逐渐成为当前研究热点。由于用户签到是用户根据自身需求所进行的一种自发行为,充满了不确定性和随机性,这也导致了用户签到数据具有较强的稀疏性,这是目前位置预测精度不高的原因之一。此外,相关研究表明,用户移动行为存在显著的周期性且这种周期性是多尺度的,如何有效利用是一个开放课题。针对上述问题,本文提出两种位置预测方法,具体来说,本文的研究工作如下:一是为了缓解签到数据的稀疏性和提高位置预测的准确度,本文提出一种基于相似生活模式的用户位置预测方法,即根据用户签到数据提取每一用户的生活模式向量表示,对具有相似生活模式的用户进行聚类,得到不同用户簇;对每一用户簇的签到数据进行兴趣点(Points Of Interest,POI)嵌入学习,通过改进的Huffman树结构将时间信息融入到POI类型和POI位置表示向量;输入到基于门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)的活动预测和位置预测模型,得到最终的预测结果。二是考虑到相似用户签到数据对位置预测结果影响的局限性以及单向GRU只能捕获用户当前轨迹的上文的不足,采用双向GRU结构捕获用户当前轨迹的上下文信息,并引入注意力机制来捕获用户历史签到轨迹中的周期性移动行为,整合两个模块的结果对用户进行位置预测。在Foursquare上多个真实用户签到数据集上进行实验验证,结果表明,与现有的位置预测方法相比,本文提出的两种方法均能提升位置预测的性能。

关键词：用户签到数据生活模式用户位置预测表征学习

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用户位置预测方法及装置

用户位置预测方法及装置

引用

作者：樊学宝 100033 北京市西城区金融大街21号

本申请提供了一种用户位置预测方法及装置，涉及通信领域，能够通过用户终端所在活动地点的停留时间及目标概率完成对用户位置预测的问题，提高用户位置预测的准确性，提升用户体验。该方法包括：获取至少一个用户终端的活动轨迹；根据... 详细信息

标准号: CN110267206B

本申请提供了一种用户位置预测方法及装置，涉及通信领域，能够通过用户终端所在活动地点的停留时间及目标概率完成对用户位置预测的问题，提高用户位置预测的准确性，提升用户体验。该方法包括：获取至少一个用户终端的活动轨迹；根据至少一个用户终端的活动轨迹以及目标概率，生成初始贝叶斯网络模型；确定待识别用户终端的有效位置；获取待识别用户终端在预设时间段内的活动轨迹；根据待识别用户终端在预设时间段内的活动轨迹，对初始贝叶斯网络模型中有效位置对应的原始置信度和原始支持度进行更新，生成目标贝叶斯网络模型；根据目标贝叶斯网络模型，输出第一预测结果。本发明用于进行用户位置预测。

关键词：用户终端贝叶斯网络模型用户位置预测活动轨迹预设时间段目标概率有效位置活动地点通信领域用户体验预测结果支持度置信度输出停留更新申请

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用户位置预测方法及装置

用户位置预测方法及装置

引用

作者：樊学宝 100033 北京市西城区金融大街21号

标准号: CN110267206A

来源：评论

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一种基于用户位置预测用户行为偏好的方法及装置

一种基于用户位置预测用户行为偏好的方法及装置

引用

作者：孙铖然钟全龙赵奇勇林星锦杨冰 401121 重庆市渝北区星光三路2号

本发明公开了一种基于用户位置预测用户行为偏好的方法及装置，该方法包括：获取与目标用户相对应的个人位置数据，根据个人位置数据中包含的各个位置点所对应的停留时长和/或停留频次，筛选与目标用户相对应的至少一个关键位置点；获... 详细信息

标准号: CN112232845A

本发明公开了一种基于用户位置预测用户行为偏好的方法及装置，该方法包括：获取与目标用户相对应的个人位置数据，根据个人位置数据中包含的各个位置点所对应的停留时长和/或停留频次，筛选与目标用户相对应的至少一个关键位置点；获取与至少一个关键位置点相对应的目标GIS数据以及与目标GIS数据相对应的兴趣点；根据与目标GIS数据相对应的兴趣点，预测目标用户的用户行为偏好。本发明能够结合个人位置数据和GIS数据，不局限于某一特定的垂直领域，充分利用GIS数据进行多元化预测，摆脱了对大规模人群数据集的依赖。

关键词：个人位置数据关键位置目标用户用户行为兴趣点偏好用户位置预测大规模人群停留时长预测目标多元化数据集位置点垂直筛选局限停留预测

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一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测框架

一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测框架

引用

作者：张啸王麒麟叶梓铭于东晓 250013 山东省青岛市即墨区滨海路72号

本发明提供一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测框架，包括如下步骤：S1.用户在本地使用序列预测模型进行训练；S2.用户将模型参数及原始序列数据经过编码器之后的隐含状态上传至服务器；S3.利用隐含状态学习相似图结构；S4.通过图... 详细信息

标准号: CN114077901A

本发明提供一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测框架，包括如下步骤：S1.用户在本地使用序列预测模型进行训练；S2.用户将模型参数及原始序列数据经过编码器之后的隐含状态上传至服务器；S3.利用隐含状态学习相似图结构；S4.通过图卷积神经网络获得用户的嵌入表示；S5.通过聚类方法将用户分为多个簇，每个簇中的用户执行联邦平均算法；S6.将嵌入表示和平均后的模型参数下载到相应用户，各个用户将隐含状态和嵌入表示进行拼接，之后输出预测结果，并对服务器模型参数进行更新。其优点在于，联邦学习保护了数据隐私；图卷积网络解决标签稀缺所带来的的训练成本不足的问题；图聚类算法使更相似的用户执行联邦平均算法从而解决用户间异构性的问题。

关键词：隐含嵌入模型参数用户执行聚类算法用户位置预测服务器模型聚类算法神经网络输出预测数据隐私序列预测原始序列状态上传状态学习编码器图结构异构性下载拼接服务器标签学习更新网络

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基于深度循环神经网络的用户位置预测方法及系统

基于深度循环神经网络的用户位置预测方法及系统

引用

作者：张旭李浡铭王迎雪刘弋锋 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明公开了一种基于深度循环神经网络的用户位置预测方法及系统，属于用户移动位置预测领域，所述方法包括：提取出用户的每个轨迹点信息，将用户的每个轨迹点包含的信息元组转化成轨迹点向量表示，将轨迹点向量输入到基于长短期记忆... 详细信息

标准号: CN110928993B

本发明公开了一种基于深度循环神经网络的用户位置预测方法及系统，属于用户移动位置预测领域，所述方法包括：提取出用户的每个轨迹点信息，将用户的每个轨迹点包含的信息元组转化成轨迹点向量表示，将轨迹点向量输入到基于长短期记忆网络LSTM改进的循环神经元、注意力层和SoftMax层，得到预测向量，计算出用户下一步位置的概率分布来预测位置，本发明对GPS数据中所包含的语义信息进行处理，有效的将时空信息输入深度学习模型进行建模，增强历史位置对于用户下一个移动位置的影响，最终得到精准的位置预测结果。

关键词：轨迹点神经元循环神经网络用户位置预测用户移动位置概率分布记忆网络历史位置时空信息位置预测向量表示信息元组移动位置语义信息预测位置预测向量建模向量注意力预测转化改进学习

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一种基于用户位置预测用户行为偏好的方法及装置

一种基于用户位置预测用户行为偏好的方法及装置

引用

作者：孙铖然钟全龙赵奇勇林星锦杨冰 401121 重庆市渝北区星光三路2号

标准号: CN112232845B

关键词：个人位置数据关键位置目标用户用户行为兴趣点偏好用户位置预测大规模人群停留时长预测目标多元化数据集位置点垂直筛选局限停留预测

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基于深度循环神经网络的用户位置预测方法及系统

基于深度循环神经网络的用户位置预测方法及系统

引用

作者：张旭李浡铭王迎雪刘弋锋 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

标准号: CN110928993A

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一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测方法

一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测方法

引用

作者：张啸王麒麟叶梓铭于东晓 250013 山东省青岛市即墨区滨海路72号

本发明提供一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测方法，包括如下步骤：S1.用户在本地使用序列预测模型进行训练；S2.用户将模型参数及原始序列数据经过编码器之后的隐含状态上传至服务器；S3.利用隐含状态学习相似图结构；S4.通过图... 详细信息

标准号: CN114077901B

本发明提供一种基于聚类的图联邦学习的用户位置预测方法，包括如下步骤：S1.用户在本地使用序列预测模型进行训练；S2.用户将模型参数及原始序列数据经过编码器之后的隐含状态上传至服务器；S3.利用隐含状态学习相似图结构；S4.通过图卷积神经网络获得用户的嵌入表示；S5.通过聚类方法将用户分为多个簇，每个簇中的用户执行联邦平均算法；S6.将嵌入表示和平均后的模型参数下载到相应用户，各个用户将隐含状态和嵌入表示进行拼接，之后输出预测结果，并对服务器模型参数进行更新。其优点在于，联邦学习保护了数据隐私；图卷积网络解决标签稀缺所带来的训练成本不足的问题；图聚类算法使更相似的用户执行联邦平均算法从而解决用户间异构性的问题。

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基于预训练语言模型和知识图谱的社交用户位置预测方法

基于预训练语言模型和知识图谱的社交用户位置预测方法

引用

作者：吴书函高云鹏高鑫霍朦雨刘训瀚张源万怀宇 100084 北京市海淀区中关村东路1号院6号楼6层603A

本申请提出一种基于预训练语言模型和知识图谱的社交用户位置预测方法，包括：获取第一社交用户发表的有效文本集合和有效实体集合；分别使用预训练语言模型对有效文本和有效实体进行编码，得到有效文本的语义表示和有效实体的语义表示... 详细信息

标准号: CN116306944A

本申请提出一种基于预训练语言模型和知识图谱的社交用户位置预测方法，包括：获取第一社交用户发表的有效文本集合和有效实体集合；分别使用预训练语言模型对有效文本和有效实体进行编码，得到有效文本的语义表示和有效实体的语义表示，根据有效文本的语义表示和有效实体的语义表示，计算得到有效实体和对应的有效文本间的匿名关系的表示；根据有效实体从地理百科知识图谱中抽取k跳子图，根据第一社交用户的实体、有效文本、有效实体、匿名关系的表示和k跳子图，构建第一社交用户的联合图；根据联合图，使用渐进式关系图神经网络预测得到第一社交用户位置。本申请能够挖掘用户和位置之间的潜在关联，具有很强的泛化性，能够进行可解释的推理。

关键词：有效实体有效文本语义表示语言模型跳子图谱集合神经网络预测用户位置预测百科知识用户位置泛化性构建推理申请抽取关联联合地理挖掘

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