Abstract-Mobile plats-baserade tjänster blomstrar, vilket ger en aldrig tidigare skådad möjlighet att samla in finkorniga spatiotemporal data om de platser användarna besöker. Denna flerdimensionella datakälla erbjuder nya möjligheter att ta itu med etablerade forskningsproblem om människors rörlighet, men den öppnar också vägar för utveckling av nya mobila tillämpningar och tjänster. I detta arbete studerar vi problemet med att förutsäga nästa plats en mobil användare kommer att besöka, genom att utforska den prediktiva kraft som erbjuds av olika aspekter av användarens beteende. Vi analyserar först ca 35 miljoner checkar gjorda av ca 1 miljon Foursquare användare på över 5 miljoner arenor över hela världen, som sträcker sig över en period på fem månader. Vi föreslår sedan en uppsättning funktioner som syftar till att fånga de faktorer som kan driva användarnas rörelser. Våra funktioner utnyttjar information om övergångar mellan olika typer av platser, mobilitetsflöden mellan arenor och spatio-temporala egenskaper hos användarincheckningsmönster. Vi utökar ytterligare vår studie som kombinerar alla individuella funktioner i två övervakade inlärningsmodeller, baserade på linjär regression och M5-modellträd, vilket resulterar i en högre övergripande förutsägelsenoggrannhet. Vi finner att den övervakade metoden baserad på kombinationen av flera funktioner erbjuder de högsta nivåerna av förutsägelsenoggrannhet: M5 modell träd kan ranka på de femtio översta arenorna en av två användare check-in, bland tusentals kandidatobjekt i prediktionslistan.
Noulas m.fl. REF använde Foursquare data för att studera problemet med att förutsäga nästa plats en mobil användare kommer att besöka, genom att utnyttja övergångar mellan typer av arenor, rörlighet flöden mellan arenor och spatio-temporala mönster av användare "check-in".
Mining User Mobility Features for Next Place Prediction in Location-Based Services
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}