Este documento tiene como objetivo estimar la ubicación actual, o predecir la próxima ubicación, de una persona cuando la secuencia de ubicación reciente de esa persona es desconocida. Inspirado en el hecho de que el comportamiento de un individuo está muy relacionado con otras personas, se propone un marco de trabajo de dos fases, que primero encuentra personas que tienen movimientos altamente correlacionados con una persona de interés, luego estima la ubicación de la persona basándose en la información de posición de las personas seleccionadas. Para la primera fase, proponemos dos métodos: basado en la similitud de interacción comunitaria (CISB) y basado en la similitud de comportamiento (BSB). El método CISB encuentra personas que tienen encuentros similares con otros miembros en toda la comunidad. En el método BSB, los miembros son seleccionados si muestran patrones de comportamiento similares con una persona dada, aunque no haya encuentros directos o ubicaciones evidentes entre ellos. Para la segunda fase, se considera una red neuronal para desarrollar el modelo de predicción basado en los miembros seleccionados. Los resultados de la evaluación muestran que el modelo de predicción propuesto bajo el esquema BSB supera a otros métodos, logrando una precisión de top-1 del 71.13% y 69.36% para estimaciones de ubicaciones actuales y próximas, respectivamente, con el conjunto de datos de MIT y del 92.31% y 92.03% en el caso del conjunto de datos de Dartmouth.