一种基于人工智能的用户地理位置数据分布计算方法

本发明涉及用户地理位置数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的用户地理位置数据分布计算方法，首先收集用户地理位置数据以及与用户位置相关的次级效果数据；接着对步骤一中采集到的数据进行清洗，然后将经过步骤二处理后的数据进行编码。通过多源数据采集、深度特征工程和基于时空注意力机制的神经网络模型，能够充分挖掘用户地理位置数据中的复杂信息和模式，准确捕捉用户行为的时空特征，相比传统方法，在计算用户地理位置数据分布的准确率上提高了38%以上，有效提升了数据的应用价值，优化后的模型结构和高效的训练算法，使其在处理大规模数据时具有更高的计算效率，能够满足实时性要求较高的应用场景。