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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种数据稀疏区域的人口流动预测方法及装置。该方法包括：利用基于强化学习的因果发现模型从源区域的数据中获取相应的区域因果知识；基于区域因果知识和初始的变分自动编码器，得到基于因果增强的变分自动编码器，对目标区域的缺失特征进行恢复，获得潜在的因果嵌入向量；潜在的因果嵌入向量是观测特征以及缺失特征对应的表征向量；基于源区域与目标区域之间知识蒸馏的迁移学习算法，将预测模型的知识迁移到目标区域，并基于知识和嵌入向量进行目标区域的人口流动预测。本发明提供的数据稀疏区域的人口流动预测方法，能够有效解决稀疏数据导致的预测困境，提高了针对数据稀疏区域的人口流动预测效率和精确度。
主权项：1.一种数据稀疏区域的人口流动预测方法，其特征在于，包括：利用基于强化学习的因果发现模型从源区域的数据中获取相应的区域因果知识；所述区域因果知识为源区域中人员特征和区域属性特征之间的因果映射关系信息；基于所述区域因果知识和初始的变分自动编码器，得到基于因果增强的变分自动编码器；利用所述基于因果增强的变分自动编码器对目标区域的缺失特征进行恢复，获得潜在的因果嵌入向量；其中，所述潜在的因果嵌入向量是观测特征以及所述缺失特征对应的表征向量；基于所述源区域与所述目标区域之间知识蒸馏的迁移学习算法，将预测模型的知识迁移到所述目标区域，并基于所述预测模型的知识和所述潜在的因果嵌入向量进行所述目标区域的人口流动预测；其中，所述预测模型是预先基于所述源区域的数据构建的人口流动预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种数据稀疏区域的人口流动预测方法及装置
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