【摘 要】
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随着社交媒体的快速发展,多模态语义轨迹的预测成为新的挑战.轨迹点间的依赖关系在预测中起到重要作用,同时也存在着以下挑战:轨迹信息中包含多种模态信息(时间、兴趣点和活动文本等),存在时间、空间和活动意图等多种依赖,这些依赖关系很复杂,现有方法很难量化这些复杂依赖关系.为了解决以上问题,提出一种基于自注意力机制的多模态语义轨迹预测模型SAMSTP.SAMSTP先对多模态特征进行联合嵌入,再设计自注意力机制结合Position Encoding计算轨迹点之间的特征相似度,自动学习并量化复杂依赖权重,同时解决轨迹
【机 构】
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中国矿业大学矿山数字化教育部工程研究中心,江苏徐州221116;中国矿业大学计算机学院,江苏徐州221116;内蒙古广纳信息科技有限公司,内蒙古乌海016000
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随着社交媒体的快速发展,多模态语义轨迹的预测成为新的挑战.轨迹点间的依赖关系在预测中起到重要作用,同时也存在着以下挑战:轨迹信息中包含多种模态信息(时间、兴趣点和活动文本等),存在时间、空间和活动意图等多种依赖,这些依赖关系很复杂,现有方法很难量化这些复杂依赖关系.为了解决以上问题,提出一种基于自注意力机制的多模态语义轨迹预测模型SAMSTP.SAMSTP先对多模态特征进行联合嵌入,再设计自注意力机制结合Position Encoding计算轨迹点之间的特征相似度,自动学习并量化复杂依赖权重,同时解决轨迹的长期依赖关系.最后,采用LSTM网络处理轨迹时序关系,并设计模式规范化机制解决依赖关系失真问题,加快模型收敛速度.在真实数据集上的实验结果表明,SAMSTP是有效的,并且优于现有最新方法.
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