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通过因果干预揭示对移动预测网络的行为影响
通过引入因果干预框架，对基于神经网络的下一位置预测模型进行影响力评估，通过生成具有不同移动行为的位置序列来模拟多样的空间和时间变化，揭示了位置转换的顺序模式、探索新位置的倾向以及集体和个人层面的位置选择偏好等关键移动行为因素对网络性能的影响
PDF8 months ago
如何使用协作瓦片多智能体系统解决分类问题？
该论文介绍了 smapy，一个基于集成的 AMAS 实现，应用于移动预测，其代理具备机器学习模型以及合作规则，通过协作式的多智能体结构中将分类问题转化为输入变量空间的合作瓦片图。实验结果表明，线性分类器在非线性场景下经过合作式的多智能体方法
PDF2 years ago
一个集成的多智能体系统用于非线性分类
smapy 是一种基于集成学习和自适应多智能体系统的移动性预测实现方案，并提出了一种详细的方法，通过系统的合作学习方法的使用，证明可以在非线性分类环境下使用线性模型，并在交通模式检测数据集上实现了良好的表现。
PDF2 years ago
基于知识图谱的低可预测性个体可能目的地探索
本文利用知识图谱构建了一个能够发掘旅行者潜在目的地的新框架，并通过实验数据验证了其在出行行为预测上的优越性。
PDF2 years ago
空间 - 时间城市知识图谱启用的出行模式预测
本文利用空间 — 时间城市知识图谱中的移动轨迹，特定地点类别信息及时间信息，设计了一个模型，旨在解决基于知识图谱技术的用户的远期移动预测问题，提高了预测精确度。同时，对 POI 类别作为背景知识和辅助信息的实验结果表明，可帮助提升预测精度。
PDF3 years ago
MobTCast：利用辅助轨迹预测进行人类移动预测
本文提出了 MobTCast：一种基于 Transformer 结构的上下文感知的网络模型，用于预测未来的兴趣点（POIs）。此模型探究了 4 种上下文对预测的影响：时间，语义，社交和地理位置，并通过引入自我注意机制和地理位置预测分支以及一
PDF3 years ago