一种移动用户轨迹预测方法及系统

本发明提出了一种移动用户轨迹预测方法及系统，涉及计算机信息通信和服务计算技术领域，包括：获取移动用户的历史时空轨迹数据，引入社交关系数据，构建异质图；通过基于对比学习的特征提取模型，从结构层和特征层分别对异质图进行数据增强，并捕捉时空轨迹数据中的依赖关系和兴趣偏好，提取轨迹特征；基于轨迹特征，进行兴趣点的预测；结构层是采用奇异值分解方法提取异质图中的结构信息，重构异质图；特征层是通过轻量级图卷积神经网络对原异质图和重构后的异质图进行对比学习过程中，对特征空间添加噪声；本发明通过引入社交关系数据和从两个层面进行数据增强的对比学习机制，准确提取轨迹特征，缓解时空数据稀疏性问题。