Förutsägelser om mänsklig rörlighet är av stor betydelse för ett brett spektrum av lokaliseringsbaserade tillämpningar. Att förutsäga rörlighet är dock inte trivialt på grund av tre utmaningar: 1) de komplexa sekventiella övergångsregelverk som uppvisar tidsberoende och högordnad natur, 2) den multi-level periodiciteten av mänsklig rörlighet, och 3) heterogeniteten och glesheten i de insamlade bandata. I detta dokument föreslår vi DeepMove, en uppmärksamhet återkommande nätverk för rörlighet förutsägelse från långa och glesa banor. I DeepMove utformar vi först ett multimodalt inbäddande återkommande neurala nätverk för att fånga de komplicerade sekventiella övergångarna genom att gemensamt inbädda de flera faktorer som styr den mänskliga rörligheten. Sedan föreslår vi en historisk uppmärksamhetsmodell med två mekanismer för att fånga multi-level periodicitet på ett principiellt sätt, som effektivt använder periodiciteten för att öka det återkommande neurala nätverket för mobilitetsprognoser. Vi utför experiment på tre representativa realtidsdata, och omfattande utvärderingsresultat visar att vår modell överträffar de senaste modellerna med mer än 10%. Jämfört med de toppmoderna neurala nätverksmodellerna ger DeepMove dessutom intuitiva förklaringar till förutsägelsen och kastar ljus över tolkningsbara mobilitetsprognoser. • Informationssystem → Lokaliseringsbaserade tjänster; Datautvinning; • Human-centrerad databehandling → Ubiquitous och mobile computing design and evaluation methods; KEYWORDS återkommande neurala nätverk; uppmärksamhet; mänsklig rörlighet ACM Referensformat:
DeepMove REF är den senaste metoden för att förutsäga rörlighet.
DeepMove: Predicting Human Mobility with Attentional Recurrent Networks
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}