Abstrakt. Modelleringen av människors rörlighet är att anta nya riktningar på grund av den ökande tillgången på stora datakällor från mänsklig verksamhet. Dessa källor innehåller digital information om dagligen besökta platser för ett stort antal individer. Exempel på dessa uppgifter är: mobiltelefonsamtal, kreditkortstransaktioner, banksedlar, incheckningar i internettillämpningar, bland annat. I denna studie anser vi att de data som erhållits från smarta tunnelbanekort transaktioner för att karakterisera och modellera rörlighetsmönster i städer. Vi presenterar en enkel mobilitetsmodell för att förutsäga folks besökta platser med hjälp av populariteten av platser i staden som en interaktionsparameter mellan olika individer. Denna ingrediens är tillräcklig för att reproducera flera egenskaper hos de observerade resor beteende såsom: antalet resor mellan olika platser i staden, utforska nya platser och frekvensen av enskilda besök på en viss plats. Dessutom anger vi begränsningarna i den föreslagna modellen och diskuterar öppna frågor i dagens moderna statistiska modeller för människors rörlighet.
Å andra sidan föreslog Ref en enkel rörlighetsmodell för att förutsäga primära platser med hjälp av frekvensen att enskilda användare besöker platser i en stad.
Spatiotemporal Patterns of Urban Human Mobility
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Statistical Physics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}