预测用户移动轨迹的方法

本申请公开了一种预测用户移动轨迹的方法。该方法包括：获取待预测用户在第一时段内的时空行为数据；将时空行为数据映射为复数时空张量；利用预训练的轨迹预测模型，在复数域对复数时空张量进行处理，得到待预测用户在目标时段内的移动轨迹，轨迹预测模型是基于复数图卷积神经网络和复数循环神经网络联合构建的，目标时段是第一时段未来的一段时间。该方法全过程在复数域进行，能够更有效地表示数据中的幅度和相位信息，从而提升特征提取的表达力和学习能力，显著提高轨迹预测的准确性与处理效率。