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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利用于预测位置信息的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110399973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910671272.7，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权用于预测位置信息的方法和装置是由刘昊骋设计研发完成，并于2019-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于预测位置信息的方法和装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了用于预测位置信息的方法和装置。该方法可应用于云计算领域。该方法的一具体实施方式包括：获取对象在历史时间段内的位置信息序列，位置信息序列中的位置信息包括位置标识和时间间隔，时间间隔用于表征对象在位置标识指示的位置的上一个位置处的停留时间；将位置信息序列输入至预先训练的预测网络，以预测对象在预设的预测时间段内出现在预设位置标识集中的各个预设位置标识分别指示的位置处的概率。该实施方式实现了对预设的预测时间段内对象的位置的预测。

本发明授权用于预测位置信息的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于预测位置信息的方法，包括： 获取对象在历史时间段内的位置信息序列，其中，所述位置信息序列中的位置信息包括位置标识和时间间隔，所述位置标识用于表示所述对象所在的位置，所述时间间隔用于表征所述对象在位置标识指示的位置的上一个位置处的停留时间，所述位置信息序列中的位置信息包括的时间间隔通过如下步骤得到：获取所述对象在所述时间间隔对应的位置标识指示的位置的上一个位置处的停留时间；确定获取的各个所述停留时间中的最大值和最小值；针对一个具体的停留时间，以如下步骤确定该停留时间对应的时间间隔：确定该停留时间与最小的停留时间的差值作为第一差值；确定该停留时间与最大的停留时间的差值作为第二差值；确定所述第一差值与所述第二差值的商值，作为该停留时间对应的时间间隔； 将所述位置信息序列输入至预先训练的预测网络，以预测所述对象在预设的预测时间段内出现在预设位置标识集中的各个预设位置标识分别指示的位置处的概率，其中，所述预测网络包括用于提取所述位置信息序列的特征信息的循环神经网络和用于根据所述特征信息预测所述对象在预测时间段内在预设位置标识集中的各个预设位置标识分别指示的位置处的概率的位置信息预测网络。

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