【摘 要】
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针对目前移动用户地点预测方法对时间的依赖性较强且在小数据集上表现差的问题,提出一种基于皮特曼-尤尔及移动马尔可夫链（PY-MMC）模型的下一步地点预测方法.该方法综合考虑目
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针对目前移动用户地点预测方法对时间的依赖性较强且在小数据集上表现差的问题,提出一种基于皮特曼-尤尔及移动马尔可夫链（PY-MMC）模型的下一步地点预测方法.该方法综合考虑目标用户轨迹的短时效应及幂律分布特征.以用户的时间位置熵为参考,计算可预测性因子.依据该因子对皮特曼-尤尔模型及移动马尔可夫链模型输出的概率线性加权,建立PY-MMC模型.利用新模型计算每个下一步候选地点的概率,并取最大者输出,完成下一步地点的预测.以＂Geolife＂及＂Foursquare＂数据集为例,采用一步准确率、一步候选准确率及
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