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基于用户兴趣点的高精度轨迹学习：算法创新与应用拓展.docx

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    基于用户兴趣点的高精度轨迹学习：算法创新与应用拓展

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在信息技术飞速发展的当下，智能技术已深度融入人们生活与工作的各个层面。随着各类智能设备的普及，如智能手机、智能穿戴设备等，它们能够实时记录用户的各种行为数据，其中用户的移动轨迹数据蕴含着极为丰富的信息。这些轨迹数据不仅反映了用户在物理空间中的移动路径，更与用户的兴趣点紧密相连，是挖掘用户行为模式和偏好的重要数据源。

    基于用户兴趣点的高精度轨迹学习方法，在这样的背景下显得尤为重要。从提升用户体验角度来看，在智能推荐系统中，通过高精度轨迹学习，系统能够精准捕捉用户对不同类型场所（如餐厅、书店、健身房等）的兴趣偏好

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