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MobilityDL：基于轨迹数据的深度学习综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SSDL是一种新算法，使用深度神经网络处理大规模空间-时间轨迹数据，通过离散学习提取时间不变和时间变化因素，解决POI预测问题。实验结果显示，SSDL在ACC@1上表现优于其他方法，提高了8.57%。
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关键要点
- SSDL是一种新算法，使用深度神经网络处理大规模空间-时间轨迹数据。
- 该算法通过离散学习提取时间不变和时间变化因素。
- SSDL旨在解决POI（兴趣点）预测问题。
- 通过增强不同的轨迹增强方法，SSDL解决了稀疏性问题。
- SSDL探索历史签入背后的异构协作信号。
- 在四个真实世界数据集上的实验表明，SSDL在ACC@1上表现优于其他方法，提升了8.57%。
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