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基于深度学习的半监督设备移动推断是一篇利用深度学习在设备移动推断中的研究。该文章详细介绍(Introduction)了一个新模型,该模型能够通过通过从社交网站获取的半监督数据来推断设备携带者的移动位置。文章继承了DeepMove架构,并进行了一些改进,在社交网络传播路径上加入新的模型来模拟list,从而捕捉社交网络的路径。研究结果表明,使用我们的新模型,通过从社交网络获取的半监督数据,能够达到接近超参的精确度。本研究将为后续研究和发展提供理论指导和技术应用。
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