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A Seq2Seq learning approach for modeling semantic trajectories and predicting the next location

Karatzoglou, Antonios; Jablonski, Adrian; Beigl, Michael



Originalveröffentlichung
DOI: 10.1145/3274895.3274983
Scopus
Zitationen: 16
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Telematik (TM)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsmonat/-jahr 11.2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-4503-5889-7
KITopen-ID: 1000128759
Erschienen in Proceedings of the 26th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems. Ed.: F. Banaei-Kashani
Veranstaltung 26th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (SIGSPATIAL 2018), Seattle, WA, USA, 06.11.2018 – 09.11.2018
Verlag Association for Computing Machinery (ACM)
Seiten 528–531
Vorab online veröffentlicht am 06.11.2018
Nachgewiesen in Scopus
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