一种基于多维度历史行为轨迹数据的用户位置预测方法

本发明设计了一种基于多维度历史行为轨迹数据的用户位置预测方法，涉及时空数据挖掘技术领域。本方法该方法首先从用户使用基于位置的APP历史行为日志中读取用户的位置信息、网络行为信息和社交关系信息，针对其数据特点对其预处理并获得数据集；设计了轨迹剪切、轨迹遮蔽、停留点简化、停留点位置偏移、行为变换、行为遮盖这6种数据增强方法，之后通过一种自监督对比学习训练模型完成训练，从而更全面的提取用户行为特征，从在此基础上实现用户位置预测。本发明方法充分利用了位置信息、网络行为信息和社交关系信息多种维度特征，提升了模型的预测精度。