Abstrakt. Vi anser att problemet med att förutsäga användarens plats i form av användar-cell förening i ett cellulärt trådlöst nätverk. Detta motiveras av resursoptimering, till exempel att sätta på eller stänga av bastransceiverstationer för att spara på nätenergiförbrukning. Vi använder GSM-spår som erhållits från en operatör, och jämför flera förutsägelser metoder. För det första, vi finner att, på våra spårdata, användarcell sektor förening kan korrekt förutsägas i ca. 80 % av fallen. För det andra föreslår vi en ny metod, kallad "MARPL", som använder Market Basket Analysis för att separera mönster där förutsägelse genom partiell match (PPM) fungerar bra från dem där upprepning av den senast kända platsen (LAST) är bäst. För det tredje föreslår vi att det för optimering av nätverksresurser kan vara mer intressant att förutsäga den sammanlagda placeringen av en användarensemble än separata förutsägelser för alla användare; detta motiverar oss att utveckla mjuka förutsägelser metoder, där förutsägelsen är en rumslig sannolikhetsfördelning snarare än den mest sannolika platsen. Sist jämför vi mjuka förutsägelser med en klassisk tids- och rymdanalys (ISTAR). När det gäller relativ genomsnittlig kvadratfel, MARPL med mjuk förutsägelse och ISTAR presterar bättre än alla andra metoder, med en liten fördel för MARPL (men den numeriska komplexiteten i MARPL är mycket mindre än ISTAR).
Dufková m.fl. I REF föreslogs en metod för att förutsäga var mobiltelefonanvändarna befinner sig.
Predicting user-cell association in cellular networks from tracked data
{'venue': 'MELT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}