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摘要
手机信令数据记录了用户的移动行为，为位置预测提供数据来源。为了发挥手机信令数据在位置预测中的优势，本文构建了强化位置间前后关联的LSTM预测方法。首先，本文提出一种循环迭代的数据清洗方法，可大幅减少冗余位置信息，为提取停留点作准备；其次，以基站小区为单位提取停留点，并结合背景地理信息获取用户含有语义特征的轨迹；然后采用矩阵降维的方法将稀疏的one-hot位置编码转化为位置嵌入向量，将位置间的语义关联隐含到位置嵌入向量中，与下游拥有预测任务的LSTM网络组成基于LSTM的位置预测模型。最后的实验证明该模型对手机信令数据具有良好的预测效果。
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