一种面向移动众包服务的深度学习时空预测框架
机器学习
2018-09-05 v1 机器学习
摘要
本文提出一种基于深度学习的框架，用于从空间和时间上预测众包服务的可用性。基于移动众包服务的历史时空轨迹，引入了一种新颖的两阶段预测模型。该预测模型首先将移动众包服务聚类为若干区域。随后，将某一位置和时间下移动众包服务的可用性预测表述为一个分类问题。为确定所预测移动众包服务的可用时长，我们利用 Gramian Angular Field 将时间序列预测任务公式化。我们通过多个实验验证了所提框架的有效性。
引用
@article{arxiv.1809.00811,
title = {A Deep Learning Spatiotemporal Prediction Framework for Mobile Crowdsourced Services},
author = {Ahmed Ben Said and Abdelkarim Erradi and Azadeh Ghari Neiat and Athman Bouguettaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.00811},
year = {2018}
}