基于社交感知驱动深度时空解耦的轨迹-到达时间联合预测
Social-awareness driven spatiotemporal correlation deep decoupling for joint prediction of trajectory and arrival time
上海理工大学a. 出版学院; b. 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
针对城市移动场景中的用户轨迹预测任务，现有方法缺少从社交语义到动力学物理约束的推导，限制了时空相关性的深度解耦。本文提出基于社交感知驱动时空相关性深度解耦的用户轨迹-到达时间联合预测，采用“个体–社交双层编码+时空相关性约束解码”架构。首先，通过多视角特征提取模块构建用户时空行为的基础先验；其次，提出情境感知的异质社交图Transformer，显式建模不同社交关系类型在特定时空下对个体移动速度与出行节奏的调制作用，从而生成融合社交动力学的速度分布表征；最后，通过物理约束解码将推导出的速度特征融入“距离–速度–时间”的物理流形中，确保预测结果的一致性。在大规模真实数据集上的实验表明，该方法位置预测精度上提升10.18%，到达时间预测误差降低12.3%，物理一致性提升84%，验证了统一建模个体、社交与物理约束对轨迹预测的有效性。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61602305,61802257)
上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426000,19ZR1477600)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0509
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
何杏宇, 胡洺铭, 杨桂松. 基于社交感知驱动深度时空解耦的轨迹-到达时间联合预测 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0509. (He Xingyu, Hu Mingming, Yang Guisong. Social-awareness driven spatiotemporal correlation deep decoupling for joint prediction of trajectory and arrival time [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0509. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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