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1 Intro
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根据对百万级用户群的研究，93%的人类移动是可预测的。
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早期的mobility预测方法大多基于模式的。
- 首先从轨迹中发现预定义的移动模式(顺序模式、周期模式)
- 然后基于这些提取的模式预测未来位置。
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最近的发展转向基于模型的方法进行流动性预测。
- 利用顺序统计模型(例如，马尔可夫链或递归神经网络)来捕捉人体运动的转变规律，并从给定的训练语料库中学习模型参数。
- 尽管基于模型的移动性预测很好，但仍有挑战有待解决:
- 1）人类移动性的复杂转变规律
- 2）人类移动的多层次周期性
- 3）人类流动性的数据的异质性和稀疏性
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------>提出了DeepMove
- 从冗长和稀疏的轨迹中预测人类移动性的注意力递归神经网络模型
2 方法
2.1 方法总览
2.2 candidate generator
3 实验
3.1 数据集
3.2 实验结果
