Abstrakt. Exakta och finkorniga förutsägelser om framtida användarplats och geografisk profil har intressanta och lovande tillämpningar, inklusive riktad innehållstjänst, reklamspridning för mobila användare och sociala nätverksverktyg för smarta telefoner. Befintliga tekniker baserade på linjära och probabilistiska modeller kan inte ge exakta förutsägelser av lokaliseringsmönster ur ett spatio-temporalt perspektiv, särskilt för långsiktig uppskattning. Mer specifikt kan de bara förutse nästa plats för en användare, men inte hans/hennes ankomsttid och uppehållstid, dvs. den tid som tillbringas på den platsen. Dessutom är dessa tekniker ofta baserade på förutsägelser modeller som inte kan förlänga förutsägelser ytterligare i framtiden. I detta dokument presenterar vi NextPlace, en ny metod för lokaliseringsförutsägelse baserad på icke-linjär tidsserieanalys av användarnas ankomst- och uppehållstider på relevanta platser. NextPlace fokuserar på förutsägbarheten hos enskilda användare när de besöker sina viktigaste platser, snarare än på övergången mellan olika platser. Vi rapporterar om vår utvärdering med hjälp av fyra olika dataset och jämför våra prognosresultat med de som erhålls med hjälp av de förutsägelsetekniker som föreslås i litteraturen. Vi visar hur vi uppnår högre prestanda jämfört med andra prediktorer och även mer stabilitet över tiden, med en total förutsägelseprecision på upp till 90 % och en prestandaökning på minst 50 % med avseende på den senaste tekniken.
REF använde sig av ickelinjär tidsserieanalys av ankomsttid och uppehållstid för att förutsäga platsen.
NextPlace: A Spatio-Temporal Prediction Framework for Pervasive Systems
{'venue': 'Pervasive', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}