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A BiLSTM-CNN model for predicting users’ next locations based on geotagged social media
International Journal of Geographical Information Science ( IF 4.3 ) Pub Date : 2020-08-26 , DOI: 10.1080/13658816.2020.1808896 Yi Bao 1, 2 , Zhou Huang 1, 2 , Linna Li 3 , Yaoli Wang 1, 2 , Yu Liu 1, 2
International Journal of Geographical Information Science ( IF 4.3 ) Pub Date : 2020-08-26 , DOI: 10.1080/13658816.2020.1808896 Yi Bao 1, 2 , Zhou Huang 1, 2 , Linna Li 3 , Yaoli Wang 1, 2 , Yu Liu 1, 2
Affiliation
Location prediction based on spatio-temporal footprints in social media is instrumental to various applications, such as travel behavior studies, crowd detection, traffic control, and location-base...
中文翻译：
基于地理标记社交媒体预测用户下一个位置的 BiLSTM-CNN 模型
社交媒体中基于时空足迹的位置预测有助于各种应用，例如旅行行为研究、人群检测、交通控制和基于位置的...
更新日期：2020-08-26
中文翻译：
基于地理标记社交媒体预测用户下一个位置的 BiLSTM-CNN 模型
社交媒体中基于时空足迹的位置预测有助于各种应用，例如旅行行为研究、人群检测、交通控制和基于位置的...
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