本申请涉及一种移动轨迹预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法涉及人工智能领域，通过确定历史定位数据中与原始稀疏轨迹的起点与终点均相同的历史移动轨迹；对原始稀疏轨迹进行编码处理，得到节点的隐变量；并确定各个预测节点的关键节点信息；进行注意力机制的处理，得到节点位置预测向量；最后对节点位置预测向量和隐变量进行解码处理，确定预测节点的位置信息，得到目标移动轨迹。本申请通过学习输入的原始稀疏轨迹中出现的关键节点，再结合从历史移动轨迹中捕获的与该原始稀疏轨迹起终点相似的轨迹特征，进行解码来实现目标移动轨迹的预测，可以有效地对节点进行补充，从而提高移动轨迹预测准确性。