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Prever a mobilidade de um usuário é uma tarefa importante para se elevar a efetividade de aplicações móveis. Neste trabalho, é apresentada a MFA-RNN (Multi-Factor Attention Recurrent Neural Network), uma rede neural recorrente que utiliza a técnica Multi-Head Self-Attention para extrair correlações sob diversos aspectos da sequência de locais visitados. O modelo é capaz de prever o próximo local de visita considerando múltiplos fatores (usuário, localização, tempo e tipo do dia) de cada registro da sequência. Além disso, é proposto um método para o preenchimento de dados esparsos para melhorar o desempenho da solução. Os resultados obtidos indicam a eficácia do modelo MFA-RNN em relação a quatro soluções conhecidas na literatura. |
