I åldern av Big Data, den utbredda användningen av plats-medvetande teknologier har gjort det möjligt att samla in spatio-temporala interaktionsdata för att analysera flödesmönster i både fysisk rymd och cyberrymd. Denna forskning försöker utforska och tolka mönster inbäddade i nätverket för telefonsamtalsinteraktion och nätverket av telefonanvändares rörelser, genom att ta hänsyn till mobiltelefoncellernas geografiska sammanhang. Vi antar en agglomerativ kluster algoritm baserad på en Newman-Girvan modularity metrisk och föreslår en alternativ modularity funktion som innehåller en gravitationsmodell för att upptäcka kluster strukturer av rumsliga-interaktionsgrupper med hjälp av en mobiltelefon dataset från en vecka i en stad i Kina. Resultaten verifierar den avstånd sönderfall effekt och rumslig kontinuitet som styr processen att partitionera telefonsamtal interaktion, vilket indikerar att människor tenderar att kommunicera inom en rumslig närhet gemenskap. Dessutom upptäcker vi att det finns en hög korrelation mellan telefonanvändarnas rörelser i fysiskt utrymme och telefonsamtalsinteraktion i cyberrymden. Vår strategi presenterar en kombinerad kvalitativ-kvantitativ ram för att identifiera kluster och interaktionsmönster, och förklarar hur det geografiska sammanhanget påverkar grupper av samtalsmottagare och mottagare. Resultaten av denna empiriska studie är värdefulla för urbana strukturstudier och för att upptäcka samhällen i rumsliga nätverk.
Dessutom använder REF en veckas mobiltelefon data för att analysera strukturer av rumslig interaktion samhällen i en stad i Kina.
Discovering Spatial Interaction Communities from Mobile Phone Data
{'venue': None, 'journal': 'Transactions in Gis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}