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论文笔记:SimiDTR: Deep Trajectory Recovery with Enhanced Trajectory Similarity
DASFFA 2023 1 intro 1.1 背景 由于设备和环境的限制(设备故障,信号缺失),许多轨迹以低采样率记录,或者存在缺失的位置,称为不完整轨迹 恢复不完整轨迹的缺失空间-时间点并降低它们的不确定性是非常重要的一般来说,关于轨迹恢复的先前研究可以分为两个方向 第一个方向:模拟用户在不同位置之间的转换模式,以预测用户的缺失位置 本质上是一个分类任务,恢复的轨迹通常由位置或POI组成
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