I denna studie analyserar vi resemönstren för 500.000 personer i Elfenbenskusten med hjälp av mobila samtalsdata. Genom att mäta osäkerheten i rörelser med hjälp av entropi, med tanke på både frekvenser och tidsmässiga korrelationer av enskilda banor, finner vi att den teoretiska maximala förutsägbarheten är så hög som 88%. För att kontrollera om en sådan teoretisk gräns kan närmas, implementerar vi en serie Markov chain (MC) baserade modeller för att förutsäga de faktiska platser som besöks av varje användare. Resultaten visar att MC-modeller kan ge en förutsägelsenoggrannhet på 87 % för stationära banor och 95 % för icke-stationära banor. Våra resultat visar att människans rörlighet är starkt beroende av historiska beteenden, och att den maximala förutsägbarheten inte bara är en grundläggande teoretisk gräns för potentiell prediktiv kraft, utan också ett lättillgängligt mål för faktisk förutsägelsenoggrannhet. Studier av rörlighetsmönster och förutsägelser om individuella mobilitetsvägar är viktiga inom många forskningsområden, t.ex. mobil databehandling, epidemimodellering, trafikplanering och katastrofinsatser [1] [2] [3]. Platser i realtid som besöks av enskilda personer samlas vanligtvis in via mobila enheter som är utrustade med GPS-kapacitet (global positioning system), mobilcellsmaster eller WLAN-anslutningspunkter (wireless local area network). Olika metoder har föreslagits för att förutsäga enskilda banor, inklusive Markov kedja (MC) modeller 4, 5, neurala nätverk 6, Bayesian nätverk 7, och ändlig automaton 8. Förutsägelsenoggrannheten har visat sig variera beroende på vilken algoritm som används och från vilket sammanhang lokaliseringsdata kommer. Till exempel, i en utvärdering av nästa cell förutsägelse baserad på mer än 6000 användare på Dartmouth campus-bred Wi-Fi trådlöst nätverk, fann man att den bästa prediktorn (O 2 ð ð-MC-modellen) hade en noggrannhet på cirka 65-72%. I en annan studie där spår av rörelseförmåga hos sex forskare och GPS-lokaliseringar av 175 individer användes visades att prediktionsnoggrannheten var mellan 70 % och 95 % med en O 2 ð  till-MC-modell [10] [11] [12]. Å andra sidan, i en utvärdering av MC modeller för fotgängarrörelse förutsägelse, var den förutsägelse noggrannheten så låg som 2%, 45% och 74,4% för O 1 ð  till-MC-modellen, dolda-Markov-modellen, respektive den blandade MC-modellen, 13. Ovanstående studier undersökte ett litet antal individer eller speciella populationer, och resultaten och den praktiska genomförbarheten av de föreslagna nya prediktiva algoritmer var därför svåra att generalisera för den allmänna populationen. Dessutom var det inte klart hur väl dessa algoritmer utfördes jämfört med bästa möjliga algoritm som teoretiskt kunde konstrueras, dvs. vad är, för den givna datatypen, den bästa möjliga noggrannhet som kan uppnås och hur väl fungerar de prediktiva algoritmerna kontra ett sådant riktmärke? Den högsta potentiella noggrannheten av förutsägbarhet, benämns ''maximal förutsägbarhet'' (P max ), definieras av entropi av information om en persons bana (frekvens, sekvens av platsbesök, etc.). P max kan beräknas genom att lösa ett begränsande fall av Fanos ojämlikhet (ett samband som härrör från beräkningen av minskningen av informationen i en bullrig informationskanal) [14] [15] [16]
Lu m.fl. REF utför nästa lokaliseringsförutsägelse för varje användare genom att analysera deras osäkerheter i fråga om rörelser, frekvenser och tidsmässiga korrelationer mellan banor.
Approaching the Limit of Predictability in Human Mobility
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}