我想我们之前已经讨论过这个问题，但我找不到我的答案......在这个领域已经做了很多工作。我不知道任何包，但基本思想是离散化搜索空间。一种方法是只使用蜂窝网格，如果你有这些信息，这是有道理的。另一种是首先从位置跟踪中提取“位置”；即，将用户重新访问并花费大量时间。然后您可以应用众所周知的技术（例如 HMM）来估计最近的下一个离散位置。我读过的关于这个主题的大多数论文都有大约十年的历史，所以它们是在深度学习热潮之前问世的。如果他们重新审视这个主题，我相信我会看到使用循环神经网络的论文。

以下是一些启发灵感的论文：

• 学习和推断交通路线
• 基于轨迹数据挖掘的个人路径预测系统
• 一阶和二阶 HMM 在预测移动个体下一个位置的任务中的比较
• 使用 GPS 了解重要位置并预测多个用户的移动