Abstrakt. Att förstå rörlighet i städer är en grundläggande fråga för institutionella organisationer (transportmyndigheter, stadshus) och det omfattar många olika områden som samhällsvetenskap, urbanism eller geografi. Med det ökande antalet sonder som spårar mänskliga platser, som RFID-pass för stadstransporter, vägsensorer, CCTV-system eller mobiltelefoner, ökar mobilitetsdata exponentiellt. Gräva aktivitetsloggar för att modellera och effektivt karakterisera våra mobilitetsmönster är en utmanande uppgift med storskaliga bullriga dataset. I den här artikeln presenterar vi en robust strategi för att karakterisera aktivitetsmönster från aktivitetsloggarna i ett urbant transportnät. Vår studie fokuserar på tunnelbanan i Paris. I vårt dataset ingår mer än 80 miljoner resor gjorda av 600k-användare. Den föreslagna metoden bygger på en flerskalig representation av användaraktiviteterna, extraherad av en icke-negativ matrisfaktoriseringsalgoritm (NMF). NMF används för att lära sig ordlistor över användningsområden som kan utnyttjas för att karakterisera användarens rörlighet och stationsmönster. Relevansen av de extraherade ordböckerna bedöms sedan genom att använda dem för att samla användare och stationer. Denna analys visar att kollektivtrafikens användningsmönster är nära kopplade till sociologiska mönster. Vi jämför vår strategi med en k-means baslinje som inte tar hänsyn till användarinformation och visar intresset av att karakterisera användarprofiler för att få bättre representationer av stationer.
Till exempel används icke-negativ matris factorization (NMF) i REF för att upptäcka en ordbok av beteendeala atomer för att beskriva passagerare baserat på deras tunnelbaneresor transaktioner.
Mining ticketing logs for usage characterization with nonnegative matrix factorization
{'venue': 'MSM/MUSE/SenseML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}