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本发明公开一种基于连续时序马尔科夫模型的地理位置预测方法，包括：步骤1、对原始的用户轨迹数据进行过滤和聚类，产生一系列的候选地点；步骤2、根据候选地点信息，将用户的轨迹数据转化为[时间T，地点L]序列；步骤3、对每个位置的序列密度进行高斯混合建模，结合转移概率矩阵、序列点概率等信息，对原始的马尔科夫模型进行改进，建立基于连续时序的马尔科夫模型；步骤4、利用基于连续时序的马尔科夫模型对目标时间点的地理位置预测。采用本发明的技术方案，提高了预测准确率。
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