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新框架使用贝叶斯错误率评估人类移动可预测性

研究人员推出BER-PEF，一个旨在评估人类移动模式可预测性的新框架。该方法利用贝叶斯错误率估计，建立了一个统一的协议来比较不同的预测估计器，即使在没有直接真实数据的情况下也是如此。BER-PEF将符号序列、数值轨迹和上下文特征等各种数据类型映射到一个公共空间，以评估估计器输出与参考区间。在Foursquare NYC和TKY等数据集上的实验表明，基于BER的估计器比现有方法能提供更可靠的评估，尤其是在考虑上下文输入和结构化表示时。