Sammanfattning av denna webbsida: Lokaliseringsprognoser har fått stor uppmärksamhet på grund av dess viktiga roll i många lokaliseringsbaserade tjänster, såsom matleverans, taxi-service, realtidsbusssystem och annonsutskick. Traditionella förutsägelsemetoder samlar ofta spårpunkter i regioner och gruvrörelsemönster inom regionerna. Sådana metoder förlorar information om punkter längs vägen och kan inte tillgodose efterfrågan på specifika tjänster. Dessutom kan traditionella metoder som använder klassiska modeller inte fungera bra med långa placeringssekvenser. I detta dokument har en rumslig-temporal-semantisk neural nätverksalgoritm (STS-LSTM) föreslagits, som innehåller två steg. För det första används den rumsliga-temporala-semantiska funktionen extraktionsalgoritm (STS) för att omvandla banan till platssekvenser med fasta och diskreta punkter i vägnäten. Metoden kan dra nytta av punkter längs vägen och kan omvandla banan till modellvänliga sekvenser. Därefter är en långsiktig korttidsminne (LSTM)-baserad modell konstruerad för att göra ytterligare förutsägelser, som bättre kan hantera långa placeringssekvenser. Experimentella resultat på två verkliga datauppsättningar visar att STS-LSTM har en stabil och högre förutsägelsenoggrannhet över traditionella funktionsextraktionsmetoder och modellbyggmetoder, och algoritmens tillämpningsscenarier illustreras.
Wu och Al. REF föreslog en rumslig-temporal-semantisk neural nätverksalgoritm (STS-LSTM) för lokaliseringsprognoser.
A Spatial-Temporal-Semantic Neural Network Algorithm for Location Prediction on Moving Objects
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}