面向移动用户画像的强化模仿图学习

移动用户画像是指从移动活动中提取用户特征的工作。为捕捉用户特征的动态变化以生成有效的用户画像，我们提出了一种基于模仿的移动用户画像框架。考虑到教导自主智能体基于用户画像模仿用户移动性的目标，当用户画像能完美模仿用户行为模式时最为准确。该画像框架被形式化为一个强化学习任务，其中智能体是下一次访问规划器，动作是用户将访问的下一个POI，环境状态是用户与空间实体的融合表示。用户访问POI的事件将构建新状态，帮助智能体更准确地预测用户移动性。在框架中，我们引入空间知识图谱（KG）来刻画用户在连通空间实体上访问的语义。此外，我们开发了相互更新策略来量化随时间演化的状态。据此，我们开发了用于移动用户画像的强化模仿图学习框架。最后，我们进行了大量实验来证明所提方法的优越性。