本申请公开了一种位置预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：获取待预测对象在预设时长内的元数据，并基于元数据确定待预测对象的位置数据信息，位置数据信息至少包括待预测对象在当前时间节点的当前位置数据信息；获取预测模型在上一时间节点针对预测对象的第一历史输出信息；预测模型至少用于预测所述待预测对象的位置信息；基于所述当前时间节点和预设时间间隔确定预测时间节点；将所述当前位置数据信息、第一历史输出信息和预测时间节点输入至所述预测模型，得到所述待预测对象在预测时间节点的目标位置信息。在进行位置预测时，增加入第一历史输出信息，能够快速地获得精确度较高的目标位置信息，提升位置预测效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
一种位置预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及数据挖掘领域，涉及但不限于一种位置预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]近些年来，随着移动设备、通信技术的不断发展以及大规模使用，移动设备产生的时空数据发生了爆发式增长，与此同时，各类导航、社交等软件应运而生，使得时空数据中包括众多关于用户或者移动设备的位置信息。基于此，为了提供更多的便民服务，例如兴趣推荐、出行规划、设备追寻等等，基于位置信息预测下一时刻用户或者移动设备的位置显得尤为重要。
[0003]考虑到信号、移动设备、服务器等存在故障的问题，随之，缺少位置信息的情况时有发生，便导致位置信息缺乏完整性，那么，在基于缺乏完整性的位置信息进行位置预测时，深度循环神经网络、马尔可夫模型、户群体社会关系模体等相关技术会使得位置预测更加复杂、耗时，同时也使得位置预测结果不够精确，从而降低位置预测效率，并影响后续基于预测位置的下一步决策。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请实施例提供一种位置预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
[0005]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种位置预测方法，包括：
[0007]获取待预测对象在预设时长内的元数据，并基于所述元数据确定所述待预测对象的位置数据信息，所述位置数据信息至少包括待预测对象在当前时间节点的当前位置数据信息；
[0008]获取预测模型在上一时间节点针对所述预测对象的第一历史输出信息；所述预测模型至少用于预测所述待预测对象的位置信息；
[0009]基于所述当前时间节点和预设时间间隔确定预测时间节点；
[0010]将所述当前位置数据信息、第一历史输出信息和预测时间节点输入至所述预测模型，得到所述待预测对象在预测时间节点的目标位置信息。
[0011]本申请实施例提供一种位置预测装置，所述装置包括：
[0012]第一获取模块，用于获取待预测对象在预设时长内的元数据，并基于所述元数据确定所述待预测对象的位置数据信息，所述位置数据信息至少包括待预测对象在当前时间节点的当前位置数据信息；
[0013]第二获取模块，用于获取预测模型在上一时间节点针对所述预测对象的第一历史输出信息；所述预测模型至少用于预测所述待预测对象的位置信息；
[0014]确定模块，用于基于所述当前时间节点和预设时间间隔确定预测时间节点；
[0015]输入模块，用于将所述当前位置数据信息、第一历史输出信息和预测时间节点输入至所述预测模型，得到所述待预测对象在预测时间节点的目标位置信息。
[0016]本申请实施例提供一种位置预测设备，所述位置预测设备包括：
[0017]处理器；以及
[0018]存储器，用于存储可在所述处理器上运行的计算机程序；
[0019]其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述位置预测方法。
[0020]本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令配置为执行上述位置预测方法。
[0021]本申请实施例提供一种位置预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取待预测对象在预设时长内的元数据，并基于元数据确定待预测对象的位置数据信息，其中，位置数据信息至少包括待预测对象在当前时间节点的当前位置数据信息；然后，获取预测模型在上一时间节点针对预测对象的第一历史输出信息，其中，预测模型至少用于预测待预测对象的位置信息，该第一历史输出信息包括待预测对象在之前时间节点的相关位置数据信息；接着，基于当前时间节点和预设时间间隔确定预测时间节点；最后将当前位置数据信息、第一历史输出信息和预测时间节点输入至预测模型，从而得到待预测对象在预测时间节点的目标位置信息。这样，通过获取待预测对象的当前位置数据信息和上一时间节点的第一历史输出信息，丰富预测模型的输入信息，接着，将当前位置数据信息、第一历史输出信息以及预测时间节点输入预测模型，便充分利用已有信息，从而能够快速得到待预测对象在预测时间节点的目标位置信息，且该目标位置信息的精确度较高，到达快速地获得精确度较高的目标位置信息的目的，最终提升位置预测效率，有利于基于预测位置进行下一步决策，并能够提供更多的便民服务。
附图说明
[0022]在附图(其不一定是按比例绘制的)中，相似的附图标记可在不同的视图中描述相似的部件。附图以示例而非限制的方式大体示出了本文中所讨论的各个实施例。
[0023]图1为本申请实施例提供的位置预测方法的一种实现流程示意图；
[0024]图2为本申请实施例提供的位置预测方法的另一种实现流程示意图；
[0025]图3为本申请实施例提供的确定相似对象方法的一种实现流程示意图；
[0026]图4为本申请实施例提供的确定元数据之间相似度值方法的一种实现流程示意图；
[0027]图5为本申请实施例提供的位置预测方法的再一种实现流程示意图；
[0028]图6为本申请实施例提供的元数据传输的一种示意图；
[0029]图7为本申请实施例提供的数据挖掘和聚类处理方法的一种实现流程示意图；
[0030]图8为本申请实施例提供的确定用户相似度方法的一种实现流程示意图；
[0031]图9为本申请实施例提供的预测模块组成结构示意图；
[0032]图10为本申请实施例提供的预测模块工作原理示意图；
[0033]图11为本申请实施例提供的数据预处理方法的一种实现流程示意图；
[0034]图12为本申请实施例提供的位置预测装置的组成结构示意图；
[0035]图13为本申请实施例提供的位置预测设备的组成结构示意图。
具体实施方式
[0036]为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0037]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
[0038]在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
[0039]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
[0040]基于相关技术所存在的问题，本申请实施例提供一种位置预测方法，本申请实施例提供的方法可以通过计算机程序来实现，该计本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种位置预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测对象在预设时长内的元数据，并基于所述元数据确定所述待预测对象的位置数据信息，所述位置数据信息至少包括待预测对象在当前时间节点的当前位置数据信息；获取预测模型在上一时间节点针对所述预测对象的第一历史输出信息；所述预测模型至少用于预测所述待预测对象的位置信息；基于所述当前时间节点和预设时间间隔确定预测时间节点；将所述当前位置数据信息、第一历史输出信息和预测时间节点输入至所述预测模型，得到所述待预测对象在预测时间节点的目标位置信息。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述位置数据信息还包括多个时间间隔，在所述获取预测模型在上一时间节点针对所述预测对象的第一历史输出信息之前，所述方法还包括：基于所述多个时间间隔，确定所述元数据是否满足数据稀疏条件；当确定不满足数据稀疏条件时，获取预测模型在上一时间节点针对所述预测对象的第一历史输出信息。3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当确定所述元数据满足数据稀疏条件时，获取除元数据之外的其他元数据集合，所述其他元数据集合包括除待预测对象之外的其他对象的其他元数据；基于所述元数据和所述其他元数据集合，确定所述其他对象中是否存在与所述待预测对象满足相似条件的相似对象；当存在所述相似对象时，获取所述预测模型在上一时间节点针对所述相似对象的第二历史输出信息，所述预测模型还用于预测所述相似对象的位置信息；将所述当前位置数据信息、第二历史输出信息和预测时间节点输入至所述预测模型，得到所述待预测对象在预测时间节点的目标位置信息。4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述当前位置数据信息包括当前位置信息和当前语义信息，所述方法还包括：当不存在所述相似对象时，从所述当前位置数据信息中提取所述当前位置信息和所述当前语义信息；将所述当前位置信息、当前语义信息、第一历史输出信息和预测时间节点输入至所述预测模型，得到所述待预测对象在预测时间节点的目标位置信息。5.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述基于所述元数据和所述其他元数据集合，确定所述其他对象中是否存在与所述待预测对象满足相似条件的相似对象，包括：确定所述元数据和所述其他元数据集合中各个其他元数据之间的各个相似度值；从各个相似度值中确定最高相...
【专利技术属性】
技术研发人员：卫荣慕，宛海涛，尹腾飞，杨涛，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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