【摘 要】
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目的地预测可以帮助车辆辅助系统提前推荐相关服务,改善用户的驾驶体验,受到研究者的广泛关注。然而,相关研究主要是基于车辆的行驶轨迹来预测目的地,难以实现早期的目的地预
【机 构】
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SchoolofFinanceandManagement,KeyLaboratoryofDependableServiceComputinginCyberPhysicalSociety（Ministr
【基金项目】
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Project(2018YFF0214706)supported by the National Key Research and Development Program of China,Project(cstc2020jcyj-msxmX0690)supported by the Natural Science Foundation of Chongqing,China,Project(202
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目的地预测可以帮助车辆辅助系统提前推荐相关服务,改善用户的驾驶体验,受到研究者的广泛关注。然而,相关研究主要是基于车辆的行驶轨迹来预测目的地,难以实现早期的目的地预测。为此,本论文提出了一个早期目的地预测模型DP-BPR,通过用户的出行时间和地点来预测目的地。该模型的实现有三个方面的挑战:1)稀疏的历史数据使得直接从原始数据中预测目的地非常困难;2)目的地不仅与出发点有关,而且与出发时间有关,在预测时应将两者都考虑在内;3)如何从历史数据中准确地学习目的地偏好。为了应对这些挑战,我们利用深度神经网络将稀疏
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