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计算机科学 > 社会与信息网络

arXiv:1311.5123 (cs)
[提交于 2013年11月20日 ]

标题: 人类移动性与社会现象信息增强的可预测性(扩展摘要)

标题: Human Mobility and Predictability enriched by Social Phenomena Information (extended abstract)

Authors:Nicolas Ponieman (1), Alejo Salles (2), Carlos Sarraute (1) ((1) Grandata Labs, (2) Physics Dept., Universidad de Buenos Aires)
摘要: 移动电话运营商收集的信息可以被视为在大部分人口中关于人类移动性的最详细信息。 近年来,利用用户收集的地理位置数据研究人类移动性的动态,并将其用于预测用户未来的位置,已成为一个活跃的研究领域。 在本工作中,我们研究社会现象在手机数据中反映的程度,特别关注城市通勤和重大体育赛事的情况。 我们说明这些事件如何在数据中体现,并展示如何利用有关事件的信息来提高对手机用户位置的简单模型的可预测性。
摘要: The information collected by mobile phone operators can be considered as the most detailed information on human mobility across a large part of the population. The study of the dynamics of human mobility using the collected geolocations of users, and applying it to predict future users' locations, has been an active field of research in recent years. In this work, we study the extent to which social phenomena are reflected in mobile phone data, focusing in particular in the cases of urban commute and major sports events. We illustrate how these events are reflected in the data, and show how information about the events can be used to improve predictability in a simple model for a mobile phone user's location.
评论: 第三届移动电话数据集分析会议(NetMob 2013)。2013年5月1日至3日,麻省理工学院
主题: 社会与信息网络 (cs.SI) ; 计算机与社会 (cs.CY); 物理与社会 (physics.soc-ph)
引用方式: arXiv:1311.5123 [cs.SI]
  (或者 arXiv:1311.5123v1 [cs.SI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1311.5123
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Carlos Sarraute [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2013 年 11 月 20 日 16:27:30 UTC (2,505 KB)
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