Abstrakt. Plats-medvetenhet och förutsägelse av framtida platser är ett viktigt problem i genomträngande och mobil databehandling. I cellulära system (t.ex. GSM) är servercellen lätt tillgänglig som en indikation på användarens plats, utan någon ytterligare hårdvara eller nätverkstjänster. Med denna platsdata och andra kontextvariabler kan vi bestämma platser som är viktiga för användaren, såsom arbete och hem. Vi utformar onlinealgoritmer som lär sig rutter mellan viktiga platser och förutspår nästa plats när användaren rör sig. Vi bygger stegvis kluster av cellsekvenser för att representera fysiska rutter. Förutsägelserna är baserade på sannolikheter som härrör från dessa kluster. Andra kontextvariabler som den nuvarande tiden kan integreras i modellen. Vi utvärderar modellen med verkliga lokaliseringsdata och visar att den uppnår god förutsägelsenoggrannhet med relativt lite minne, vilket gör algoritmerna lämpliga för onlineanvändning i mobila miljöer.
Laasonen REF använde andra kontextvariabler som tid för att förutsäga mobila användarvägar.
Clustering and Prediction of Mobile User Routes from Cellular Data
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}