Att förstå människors rörlighet är av stor betydelse för olika tillämpningar, såsom stadsplanering, trafikplanering och lokaliseringsprognoser. Även om det har funnits givande forskning om modellering av mänsklig rörlighet med hjälp av spårningsdata (t.ex. GPS-spår), ger den senaste tidens tillväxt av geo-taggade sociala medier (GeoSM) nya möjligheter till denna uppgift på grund av dess ren storlek och flerdimensionella natur. Hur man kan få fram rörlighetsmodeller av hög kvalitet från de ytterst glesa och komplexa GeoSM-data är dock fortfarande en utmaning som inte kan hanteras med hjälp av befintlig teknik. Vi föreslår GMOVE, en mobilitetsmodelleringsmetod på gruppnivå med hjälp av GeoSM-data. Vår insikt är att GeoSM-data vanligtvis innehåller flera användargrupper, där användarna inom samma grupp har betydande regelbundenhet i rörelserna. Samtidigt är användargruppering och rörlighetsmodellering två sammanflätade uppgifter: 1) bättre användargruppering erbjuder bättre konsekvens inom gruppdata och därmed leder till mer tillförlitliga rörlighetsmodeller, och 2) bättre rörlighetsmodeller fungerar som användbar vägledning som hjälper till att dra slutsatser om vilken grupp en användare tillhör. GMOVE växlar således mellan användargruppering och rörlighetsmodellering och genererar en ensemble av dolda Markov-modeller (HMM) för att karakterisera rörelser på gruppnivå. Dessutom, för att minska text gleshet GeoSM data, har GMOVE också en text augmenter. Utökaren beräknar nyckelord korrelationer genom att undersöka deras spatiotemporal fördelningar. Med sådana korrelationer som extra kunskap, utför den provtagningsbaserad förstärkning för att lindra text gleshet och producera högkvalitativa HMMs. Våra omfattande experiment på två verkliga datauppsättningar visar att GMOVE effektivt kan generera meningsfulla rörlighetsmodeller på gruppnivå. Dessutom, med kontextmedvetna lokaliseringsprognoser som exempel, finner vi att GMOVE avsevärt överträffar grundläggande rörlighetsmodeller när det gäller förutsägelsenoggrannhet.
Med tanke på rörligheten likhet mellan användargruppen, Zhang et al. I REF föreslås GMove: en metod för modellering av rörlighet på gruppnivå för att dela med sig av betydande regelbundenhet i fråga om förflyttningar.
GMove: Group-Level Mobility Modeling Using Geo-Tagged Social Media
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}