【摘 要】
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从多个轨迹数据库中连接并恢复出较为完整的个人轨迹对出行推荐和移动导航具有重要的意义。基于个人轨迹恢复,提出RNN集成学习方法。定义个人轨迹恢复的形式化模型,利用轨迹
【机 构】
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中国石油大学（北京）石油数据挖掘北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402532),中国石油大学(北京)青年基础科研基金(01JB0415)
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从多个轨迹数据库中连接并恢复出较为完整的个人轨迹对出行推荐和移动导航具有重要的意义。基于个人轨迹恢复,提出RNN集成学习方法。定义个人轨迹恢复的形式化模型,利用轨迹点数目采样模式将每个训练库划分为多个训练子库,并采用RNN网络模型描述个人轨迹的可拼接程度,使用集成学习方法构建多个RNN网络,以达到恢复个人轨迹的目的。实验结果表明,该方法可以较好地捕获轨迹时空连续性特征,实现个人轨迹恢复。
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