STRelay: A Universal Spatio-Temporal Relaying Framework for Location Prediction with Future Spatiotemporal Contexts

📄 arXiv: 2508.16620v1 📥 PDF

作者: Bangchao Deng, Lianhua Ji, Chunhua Chen, Xin Jing, Ling Ding, Bingqing QU, Pengyang Wang, Dingqi Yang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-08-14

💡 一句话要点

提出STRelay框架以提升位置预测精度

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 位置预测 时空建模 多任务学习 人类移动建模 数据集实验

📋 核心要点

  1. 现有位置预测方法主要依赖历史轨迹数据，忽视未来时空上下文，导致预测精度不足。
  2. STRelay框架通过中继方式建模未来时空上下文，并与历史数据结合，实现多任务学习。
  3. 实验结果显示，STRelay在不同场景下均能提升预测性能，尤其在娱乐相关位置和长距离旅行用户中效果显著。

📝 摘要（中文）

下一位置预测是人类移动建模中的关键任务，能够支持旅行规划和城市交通管理等应用。现有方法主要依赖历史时空轨迹数据训练序列模型，直接预测未来位置，但往往忽视未来时空上下文的重要性。为此，本文提出了STRelay，一个通用的时空中继框架，明确建模给定人类轨迹的未来时空上下文，以提升不同位置预测模型的性能。STRelay通过中继方式建模未来时空上下文，并与基础位置预测模型的历史表示相结合，实现多任务学习。实验结果表明，STRelay在四个真实轨迹数据集上与四个最先进的基础模型集成后，预测性能一致提升3.19%-11.56%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有位置预测方法对未来时空上下文建模不足的问题。现有方法主要依赖历史数据，无法有效利用未来的时空信息，导致预测精度下降。

核心思路：STRelay框架通过中继方式显式建模未来时空上下文，结合历史轨迹数据，增强位置预测模型的性能。该设计旨在利用未来的时间和距离信息，为预测提供更丰富的上下文。

技术框架：STRelay的整体架构包括三个主要模块：首先是对历史轨迹数据的编码，其次是对未来时空上下文的中继建模，最后是多任务学习模块，分别预测下一个时间间隔、下一个移动距离和下一个位置。

关键创新：STRelay的核心创新在于其中继建模方法，能够有效整合未来时空上下文与历史数据，显著提升预测性能。这一方法与传统的单一历史数据建模方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，STRelay采用了多任务损失函数，以平衡不同预测任务的权重。此外，网络结构中引入了注意力机制，以增强对重要时空特征的关注。

📊 实验亮点

实验结果表明，STRelay在四个真实轨迹数据集上与四个最先进的基础模型集成后，预测性能提升幅度在3.19%-11.56%之间，尤其在娱乐相关位置和长距离旅行用户中表现突出。这一性能提升证明了未来时空上下文在位置预测中的重要性。

🎯 应用场景

STRelay框架具有广泛的应用潜力，能够用于旅行规划、城市交通管理和个性化推荐等领域。通过提升位置预测的准确性，STRelay可以帮助用户更好地规划出行路线，优化交通资源配置，并为商业决策提供数据支持。未来，该框架还可扩展至其他时空预测任务，如人群流动分析和智能交通系统。

📄 摘要（原文）

Next location prediction is a critical task in human mobility modeling, enabling applications like travel planning and urban mobility management. Existing methods mainly rely on historical spatiotemporal trajectory data to train sequence models that directly forecast future locations. However, they often overlook the importance of the future spatiotemporal contexts, which are highly informative for the future locations. For example, knowing how much time and distance a user will travel could serve as a critical clue for predicting the user's next location. Against this background, we propose \textbf{STRelay}, a universal \textbf{\underline{S}}patio\textbf{\underline{T}}emporal \textbf{\underline{Relay}}ing framework explicitly modeling the future spatiotemporal context given a human trajectory, to boost the performance of different location prediction models. Specifically, STRelay models future spatiotemporal contexts in a relaying manner, which is subsequently integrated with the encoded historical representation from a base location prediction model, enabling multi-task learning by simultaneously predicting the next time interval, next moving distance interval, and finally the next location. We evaluate STRelay integrated with four state-of-the-art location prediction base models on four real-world trajectory datasets. Results demonstrate that STRelay consistently improves prediction performance across all cases by 3.19\%-11.56\%. Additionally, we find that the future spatiotemporal contexts are particularly helpful for entertainment-related locations and also for user groups who prefer traveling longer distances. The performance gain on such non-daily-routine activities, which often suffer from higher uncertainty, is indeed complementary to the base location prediction models that often excel at modeling regular daily routine patterns.