System för lokaliseringsprognoser som försöker bestämma individers rörlighetsmönster i deras dagliga liv har blivit allt vanligare under de senaste åren. Metoder för denna förutsägelse uppgift inkluderar eigen value nedbrytning [5], icke-linjär tidsserie analys av ankomsttider [10], och variabel ordning Markov modeller [1]. Alla dessa metoder förutsätter dock tillräckliga utbildningsdata. För nya användare är dessa uppgifter per definition vanligtvis inte tillgängliga, vilket leder till dålig prediktiv prestanda. Med tanke på att rörlighet är ett mycket personligt beteende utgör detta ett betydande hinder för inträde. Mot denna bakgrund presenterar vi ett nytt ramverk för att förbättra förutsägelsen med hjälp av information om befintliga användares rörlighetsvanor. Kärnan i ramverket är en hierarkisk Bayesiansk modell, en typ av probabilistisk semantisk analys [7], som representerar intuitionen att de timliga egenskaperna hos den nya användarens lokaliseringsvanor sannolikt liknar dem hos en befintlig användare i systemet. Vi utvärderar detta ramverk på verkliga lokalisering vanor för 38 användare i Nokia Lausanne dataset, visar att noggrannheten förbättras med 16%, i förhållande till den senaste tekniken, när man förutspår nästa plats för nya användare.
Dessutom, för nya användare, är utbildningsdata typiskt otillräckliga och otillgängliga, vilket leder till en dålig prediktiv prestanda, så Mclnerney presenterade ett ramverk för att förbättra förutsägelsen med hjälp av information om rörlighet vanor för befintliga användare REF.
Improving location prediction services for new users with probabilistic latent semantic analysis
{'venue': "UbiComp '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}