对人类流动性进行建模有助于了解人们如何访问资源并在城市中彼此进行身体接触，从而有助于各种应用，例如城市规划，流行病控制和基于位置的广告。下一个位置预测是单个人类移动性建模中的一项决定性任务，通常被视为序列建模，用Markov或基于RNN的方法解决。但是，现有模型几乎不关注单个旅行决策的逻辑和人口集体行为的可重复性。为此，我们提出了一个因果关系和空间约束的长期和短期学习者（CSLSL），以进行下一个位置预测。 CSLSL利用基于多任务学习的因果结构来明确对“ $ \ rightarrow $ wher wher wher wher whit $ \ rightarrow $ where where where”，a.k.a.”接下来，我们提出一个空间约束损失函数作为辅助任务，以确保旅行者目的地的预测和实际空间分布之间的一致性。此外，CSLSL采用了名为Long and Short-Charturer（LSC）的模块，以了解不同时间跨度的过渡规律。在三个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，CSLSL的性能改善了基准，并确认引入因果关系和一致性约束的有效性。该实现可在https://github.com/urbanmobility/cslsl上获得。

Accurate activity location prediction is a crucial component of many mobility applications and is particularly required to develop personalized, sustainable transportation systems. Despite the widespread adoption of deep learning models, next location prediction models lack a comprehensive discussion and integration of mobility-related spatio-temporal contexts. Here, we utilize a multi-head self-attentional (MHSA) neural network that learns location transition patterns from historical location visits, their visit time and activity duration, as well as their surrounding land use functions, to infer an individual's next location. Specifically, we adopt point-of-interest data and latent Dirichlet allocation for representing locations' land use contexts at multiple spatial scales, generate embedding vectors of the spatio-temporal features, and learn to predict the next location with an MHSA network. Through experiments on two large-scale GNSS tracking datasets, we demonstrate that the proposed model outperforms other state-of-the-art prediction models, and reveal the contribution of various spatio-temporal contexts to the model's performance. Moreover, we find that the model trained on population data achieves higher prediction performance with fewer parameters than individual-level models due to learning from collective movement patterns. We also reveal mobility conducted in the recent past and one week before has the largest influence on the current prediction, showing that learning from a subset of the historical mobility is sufficient to obtain an accurate location prediction result. We believe that the proposed model is vital for context-aware mobility prediction. The gained insights will help to understand location prediction models and promote their implementation for mobility applications.

目前，下一个位置推荐在基于位置的社交网络应用程序和服务中起着重要作用。虽然已经提出了许多方法来解决这个问题，但到目前为止，三个重要挑战尚未得到很好的解决：（1）大多数现有方法基于经常性网络，这是耗费训练长期序列，因为不允许完整的平行度; （2）个性化偏好通常不被认为是合理的; （3）现有方法很少系统地研究了如何在轨迹数据中有效地利用各种辅助信息（例如，用户ID和时间戳）和非连续位置之间的时空关系。为了解决上述挑战，我们提出了一种名为SANMOVE的新型方法，是一种自我关注网络的模型，通过捕获用户的长期和短期移动模式来预测下一个位置。具体而言，SANMOVE引入了一个长期偏好学习模块，它使用自我关注模块来捕获用户的长期移动模式，可以代表用户的个性化位置偏好。同时，SanMove使用空间延伸的非侵入自我关注（Stnova）来利用辅助信息来学习短期偏好。我们使用两个真实世界数据集进行评估SANMOVE，并演示SANMOVE不仅比基于最先进的RNN的预测模型更快，而且还优于下一个位置预测的基线。

随着移动通信技术的快速发展，人类的移动轨迹由互联网服务提供商（ISP）和应用服务提供商（ASP）大规模收集。另一方面，知识图（kg）的上升范式为我们提供了一个有希望的解决方案，可以从大规模轨迹数据提取结构化的“知识”。在本文中，我们基于知识图技术专注于建模用户的时空移动模式，并根据从多个源以凝聚力的方式提取的“知识”，预测用户的未来运动。具体来说，我们提出了一种新型知识图中，即时空城市知识图（STKG），其中活动轨迹，场地的类别信息和时间信息都是由STKG中不同关系类型的事实共同建模。移动预测问题转换为知识图表在STKG中完成问题。此外，提出了一种具有精心设计的评分功能的复杂嵌入模型，以衡量STKG中的事实的合理性，以解决知识图形完成问题，这考虑了移动性模式的时间动态，并利用POI类别作为辅助信息和背景知识。广泛的评估确认我们模型在预测用户方面的高精度与最先进的算法相比，S'Mobility，即，提高了5.04％的准确性。此外，POI类别作为背景知识和辅助信息被证实通过在准确性方面提高了3.85％的性能，有助于提高。另外，实验表明，与现有方法相比，我们的所提出的方法通过将计算时间降低43.12％以上。

接触犯罪和暴力会损害个人的生活质量和社区的经济增长。鉴于机器学习的迅速发展，需要探索自动解决方案以防止犯罪。随着细粒度的城市和公共服务数据的可用性越来越多，最近融合了这种跨域信息以促进犯罪预测的激增。通过捕获有关社会结构，环境和犯罪趋势的信息，现有的机器学习预测模型从不同观点探索了动态犯罪模式。但是，这些方法主要将这种多源知识转换为隐性和潜在表示（例如，学区的嵌入），这仍然是研究显式因素对幕后犯罪发生的影响的影响仍然是一个挑战。在本文中，我们提出了一个时空的元数据指导性犯罪预测（STMEC）框架，以捕获犯罪行为的动态模式，并明确地表征了环境和社会因素如何相互互动以产生预测。广泛的实验表明，与其他先进的时空模型相比，STMEC的优越性，尤其是在预测重罪（例如使用危险武器的抢劫和袭击）时。

人类移动性数据从兴趣点累积（POI）Chee-Ins为用户行为理解提供了很大的机会。然而，实际移动数据中的数据质量问题（例如，地理位置信息丢失，虚幻的检查，数据稀疏）限制了现有的POI导向研究的有效性，例如POI推荐和位置预测，当应用于真实应用时。为此，在本文中，我们开发了一个名为BI-STDDP的模型，可以集成双向时空依赖和用户的动态偏好，以识别用户已经访问的缺失的POI登记入住，其中时间。具体地，我们首先利用POI的双向全局空间和局部时间信息来捕获复杂的依赖关系。然后，将与用户和POI信息组合的目标时间模式被馈送到多层网络中以捕获用户的动态偏好。此外，动态偏好被转换为与依赖关系相同的空间以形成最终模型。最后，在三个大规模的现实世界数据集中评估所提出的模型，结果表明，与最先进的方法相比，我们模型的显着改进。此外，值得注意的是，所提出的模型可以自然地扩展，以解决具有竞争性表现的POI推荐和位置预测任务。

近年来见证了基于地点的社交网络（LBSN）服务的日益普及，这为构建个性化的兴趣点（POI）推荐系统提供了无与伦比的机会。现有的POI推荐和位置预测任务利用过去的信息来从单个方向角度使用过去的推荐或预测，而缺少的POI类别识别任务需要在缺少类别之前和之后使用检查信息。因此，长期存在的挑战是如何在移动用户的现实检查数据中有效地识别丢失的POI类别。为此，在本文中，我们提出了一种新的神经网络方法，通过整合双向全球非个人转换模式和用户的个人喜好来识别缺失的POI类别。具体而言，我们精致地设计了一个关注匹配的单元格，以模拟登记类别信息如何与他们的非个人转换模式和个人偏好匹配。最后，我们在两个现实世界数据集中评估我们的模型，与最先进的基线相比，这明确验证了其有效性。此外，我们的模型可以自然扩展，以解决具有竞争性能的下一个POI类别推荐和预测任务。

准确性和可解释性是犯罪预测模型的两个基本属性。由于犯罪可能对人类生命，经济和安全的不利影响，我们需要一个可以尽可能准确地预测未来犯罪的模型，以便可以采取早期步骤来避免犯罪。另一方面，可解释的模型揭示了模型预测背后的原因，确保其透明度并允许我们相应地规划预防犯罪步骤。开发模型的关键挑战是捕获特定犯罪类别的非线性空间依赖和时间模式，同时保持模型的底层结构可解释。在本文中，我们开发AIST，一种用于犯罪预测的注意力的可解释的时空时间网络。基于过去的犯罪发生，外部特征（例如，流量流量和兴趣点（POI）信息）和犯罪趋势，AICT模拟了犯罪类别的动态时空相关性。广泛的实验在使用真实数据集的准确性和解释性方面表现出我们模型的优越性。

基于历史行为数据的行为预测具有实际的现实意义。它已在推荐，预测学习成绩等中应用。随着用户数据描述的完善，新功能的发展以及多个数据源的融合，包含多种行为的异质行为数据变得越来越普遍。在本文中，我们旨在纳入行为预测的异质用户行为和社会影响。为此，本文提出了一个长期术语内存（LSTM）的变体，该变体可以在对行为序列进行建模时考虑上下文信息，该投影机制可以模拟不同类型的行为之间的多方面关系以及多方面的多方面关系注意机制可以动态地从不同的方面找到信息。许多行为数据属于时空数据。提出了一种基于时空数据并建模社会影响力的社交行为图的无监督方法。此外，基于剩余的基于学习的解码器旨在根据社会行为表示和其他类型的行为表示自动构建多个高阶交叉特征。对现实世界数据集的定性和定量实验已经证明了该模型的有效性。

“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。

人口级社会事件，如民事骚乱和犯罪，往往对我们的日常生活产生重大影响。预测此类事件对于决策和资源分配非常重要。由于缺乏关于事件发生的真实原因和潜在机制的知识，事件预测传统上具有挑战性。近年来，由于两个主要原因，研究事件预测研究取得了重大进展：（1）机器学习和深度学习算法的开发和（2）社交媒体，新闻来源，博客，经济等公共数据的可访问性指标和其他元数据源。软件/硬件技术中的数据的爆炸性增长导致了社会事件研究中的深度学习技巧的应用。本文致力于提供社会事件预测的深层学习技术的系统和全面概述。我们专注于两个社会事件的域名：\ Texit {Civil unrest}和\ texit {犯罪}。我们首先介绍事件预测问题如何作为机器学习预测任务制定。然后，我们总结了这些问题的数据资源，传统方法和最近的深度学习模型的发展。最后，我们讨论了社会事件预测中的挑战，并提出了一些有希望的未来研究方向。

As ride-hailing services become increasingly popular, being able to accurately predict demand for such services can help operators efficiently allocate drivers to customers, and reduce idle time, improve congestion, and enhance the passenger experience. This paper proposes UberNet, a deep learning Convolutional Neural Network for short-term prediction of demand for ride-hailing services. UberNet empploys a multivariate framework that utilises a number of temporal and spatial features that have been found in the literature to explain demand for ride-hailing services. The proposed model includes two sub-networks that aim to encode the source series of various features and decode the predicting series, respectively. To assess the performance and effectiveness of UberNet, we use 9 months of Uber pickup data in 2014 and 28 spatial and temporal features from New York City. By comparing the performance of UberNet with several other approaches, we show that the prediction quality of the model is highly competitive. Further, Ubernet's prediction performance is better when using economic, social and built environment features. This suggests that Ubernet is more naturally suited to including complex motivators in making real-time passenger demand predictions for ride-hailing services.

时空人群流量预测（STCFP）问题是一种经典问题，具有丰富的现有研究工作，这些努力受益于传统的统计学习和最近的深度学习方法。虽然STCFP可以参考许多现实世界问题，但大多数现有研究都侧重于相当特定的应用，例如预测出租车需求，乘资顺序等。这会阻碍STCFP研究作为针对不同应用的方法几乎没有比较，因此如何将应用驱动的方法概括为其他场景尚不清楚。要填补这一差距，这篇论文进行了两项努力：（i）我们提出了一个叫做STANALYTIC的分析框架，以定性地调查其关于各种空间和时间因素的设计考虑的STCFP方法，旨在使不同的应用驱动的方法进行不同的方法; （ii）（ii）我们构建一个广泛的大型STCFP基准数据集，具有四种不同的场景（包括RideSharing，Bikesharing，Metro和电动车辆充电），其流量高达数亿个流量记录，以定量测量STCFP方法的普遍性。此外，为了详细说明STANalytic在帮助设计上推广的STCFP方法方面的有效性，我们提出了一种通过整合STANALYTIC鉴定的可推广的时间和空间知识来提出一种称为STETA的时空元模型。我们利用不同的深度学习技术实施STMETA的三种变体。通过数据集，我们证明Stmeta变体可以优于最先进的STCFP方法5％。

训练前轨迹嵌入是空间轨迹挖掘中的一个基本和关键程序，对各种下游任务都是有益的。产生有效轨迹嵌入的关键是从轨迹（包括运动模式和旅行目的）中提取高级旅行语义，并考虑轨迹的长期空间时间相关性。尽管有现有的努力，但训练前轨迹嵌入仍存在重大挑战。首先，常用的生成借个任务不适合从轨迹中提取高级语义。其次，现有的数据增强方法非常适合轨迹数据集。第三，当前的编码器设计无法完全合并轨迹中隐藏的长期时空相关性。为了应对这些挑战，我们提出了一种新型的对比性时空轨迹嵌入（CSTTE）模型，用于学习全面的轨迹嵌入。 CSTTE采用了对比度学习框架，以使其借口任务对噪音具有牢固的态度。一种专门设计的轨迹数据增强方法与对比度借口任务相结合，以保留高级旅行语义。我们还构建了有效的时空轨迹编码器，以有效，全面地对轨迹中的长期空间 - 周期性相关性进行建模。与现有的轨迹嵌入方法相比，对两个下游任务和三个现实世界数据集进行了广泛的实验证明了我们的模型的优势。

GPS trajectories are the essential foundations for many trajectory-based applications, such as travel time estimation, traffic prediction and trajectory similarity measurement. Most applications require a large amount of high sample rate trajectories to achieve a good performance. However, many real-life trajectories are collected with low sample rate due to energy concern or other constraints.We study the task of trajectory recovery in this paper as a means for increasing the sample rate of low sample trajectories. Currently, most existing works on trajectory recovery follow a sequence-to-sequence diagram, with an encoder to encode a trajectory and a decoder to recover real GPS points in the trajectory. However, these works ignore the topology of road network and only use grid information or raw GPS points as input. Therefore, the encoder model is not able to capture rich spatial information of the GPS points along the trajectory, making the prediction less accurate and lack spatial consistency. In this paper, we propose a road network enhanced transformer-based framework, namely RNTrajRec, for trajectory recovery. RNTrajRec first uses a graph model, namely GridGNN, to learn the embedding features of each road segment. It next develops a spatial-temporal transformer model, namely GPSFormer, to learn rich spatial and temporal features along with a Sub-Graph Generation module to capture the spatial features for each GPS point in the trajectory. It finally forwards the outputs of encoder model into a multi-task decoder model to recover the missing GPS points. Extensive experiments based on three large-scale real-life trajectory datasets confirm the effectiveness of our approach.

下一个利益点（POI）的建议已成为基于位置的社交网络（LBSN）中必不可少的功能，因为它在帮助人们决定下一个POI访问方面有效。但是，准确的建议需要大量的历史检查数据，因此威胁用户隐私，因为云服务器需要处理位置敏感的数据。尽管有几个用于保护隐私的POI建议的设备框架，但在存储和计算方面，它们仍然是资源密集的，并且对用户POI交互的高稀疏性表现出有限的鲁棒性。在此基础上，我们为POI推荐（DCLR）提出了一个新颖的分散协作学习框架，该框架允许用户以协作方式在本地培训其个性化模型。 DCLR大大降低了本地模型对云的依赖性训练，并可用于扩展任意的集中建议模型。为了抵消在学习每个本地模型时在设备用户数据的稀疏性，我们设计了两个自学信号，以通过POI的地理和分类相关性在服务器上预处理POI表示。为了促进协作学习，我们创新建议将来自地理或语义上类似用户的知识纳入每个本地模型，并以细心的聚合和相互信息最大化。协作学习过程可利用设备之间的通信，同时仅需要中央服务器的少量参与来识别用户组，并且与诸如差异隐私之类的常见隐私保护机制兼容。我们使用两个现实世界数据集评估了DCLR，结果表明，与集中式同行相比，DCLR的表现优于最先进的设备框架，并产生竞争结果。

最近的研究侧重于制定流量预测作为一种时空图形建模问题。它们通常在每个时间步骤构造静态空间图，然后将每个节点连接在相邻时间步骤之间以构造时空图形。在这样的图形中，不同时间步骤的不同节点之间的相关性未明确地反映，这可以限制图形神经网络的学习能力。同时，这些模型在不同时间步骤中使用相同的邻接矩阵时，忽略节点之间的动态时空相关性。为了克服这些限制，我们提出了一种时空关节图卷积网络（StJGCN），用于交通预测在公路网络上的几个时间上限。具体地，我们在任何两个时间步长之间构造预定的和自适应时空关节图（STJG），这代表了全面和动态的时空相关性。我们进一步设计了STJG上的扩张因果时空关节图卷积层，以捕获与多个范围不同的视角的时空依赖关系。提出了一种多范围注意机制来聚合不同范围的信息。四个公共交通数据集的实验表明，STJGCN是计算的高效和优于11个最先进的基线方法。

旅行者可能会前往他们从未访问过的地点，我们将其称为潜在的目的地。尤其是在非常有限的观察结果下，旅行者倾向于显示随机运动模式，并且通常具有大量潜在目的地，这使得它们难以处理移动性预测（例如，目的地预测）。在本文中，我们开发了一个新的基于知识图的框架（PDPFKG），以通过考虑旅行之间的关联关系来潜在的目的地发现低可预测性旅行者。我们首先构建了旅行知识图（TKG），以通过实体（例如旅行者，目的地和时间信息）及其关系对旅行方案进行建模，我们在其中介绍了私人关系的概念以减少复杂性。然后，实现了修改的知识图嵌入算法以优化整体图表。根据Trip知识图嵌入模型（TKGEM），可以通过计算三元组的距离来获得个人未来未观察到的目的地的可能排名。经验。 PDPFKG使用来自中国Xuancheng City配备基于视频的车辆检测系统的138个交叉口的匿名车辆数据集进行了测试。结果表明，（i）所提出的方法显着优于基线方法，并且（ii）结果在选择潜在目的地中表现出与旅行者行为的强烈一致性。最后，我们对方法论的创新点进行了全面讨论。

顺序推荐是推荐系统的广泛流行的主题。现有的作品有助于提高基于各种方法的顺序推荐系统的预测能力，例如经常性网络和自我关注机制。然而，他们未能发现和区分项目之间的各种关系，这可能是激励用户行为的潜在因素。在本文中，我们提出了一个边缘增强的全面解散图神经网络（EGD-GNN）模型，以捕获全局项目表示和本地用户意图学习项目之间的关系信息。在全球级别，我们通过所有序列构建全局链接图来模拟项目关系。然后，频道感知的解缠绕学习层被设计成将边缘信息分解为不同的信道，这可以聚合以将目标项从其邻居表示。在本地层面，我们应用一个变化的自动编码器框架来学习用户在当前序列上的意图。我们在三个现实世界数据集中评估我们提出的方法。实验结果表明，我们的模型可以通过最先进的基线获得至关重要的改进，能够区分项目特征。

受到计算机愿景和语言理解的深度学习的巨大成功的影响，建议的研究已经转移到发明基于神经网络的新推荐模型。近年来，我们在开发神经推荐模型方面目睹了显着进展，这概括和超越了传统的推荐模型，由于神经网络的强烈代表性。在本调查论文中，我们从建议建模与准确性目标的角度进行了系统审查，旨在总结该领域，促进研究人员和从业者在推荐系统上工作的研究人员和从业者。具体而具体基于推荐建模期间的数据使用，我们将工作划分为协作过滤和信息丰富的建议：1）协作滤波，其利用用户项目交互数据的关键来源; 2）内容丰富的建议，其另外利用与用户和项目相关的侧面信息，如用户配置文件和项目知识图; 3）时间/顺序推荐，其考虑与交互相关的上下文信息，例如时间，位置和过去的交互。在为每种类型审查代表性工作后，我们终于讨论了这一领域的一些有希望的方向。