[发明专利]一种基于选择记忆的马尔可夫模型的用户位置预测方法有效
| 申请号： | 201911097403.1 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN111125551B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;李文超;孙垚棋;张继勇;张勇东;沈韬 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06F17/18;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于选择记忆的马尔可夫模型的用户位置预测方法。本发明基于传统马尔可夫模型，汲取循环神经网络模型的思想，在保留马尔可夫模型优点的前提下，增加选择记忆单元，解决马尔可夫模型本身的缺陷，即假设未来状态只与当前状态相关，与其他历史状态相互独立。本发明方法保留了传统马尔可夫模型运算简单，速度快的优势的基础上，通过选择记忆单元大幅度提升了预测的精度，在速度远快于RNN预测模型的前提下，可以取的与一般RNN预测模型近似的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 选择 记忆 马尔可夫 模型 用户 位置 预测 方法 | ||
【主权项】：
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