Abstract-Human rörlighet förutsägelser har fått stor uppmärksamhet eftersom det bidrar till att ta itu med många praktiska problem i mobila nät. De flesta befintliga tekniker fokuserar på regelbunden mobilitetsförutsägelse genom att studera användarnas periodiska rörlighetsmönster. Men de misslyckas med att upptäcka användares oregelbundna rörlighet mönster, som att delta i en sporadisk händelse. Vi tar itu med detta problem genom att föreslå tekniker för att förutsäga händelsenärvaro baserat på följande grundläggande idé: om en användare är intresserad av händelser relaterade till ett ämne, kan han också delta i framtida evenemang relaterade till detta ämne. I vår lösning, för att lära sig hur användarna sannolikt kommer att delta i framtida händelser, identifieras tre uppsättningar funktioner genom att analysera användarnas tidigare aktiviteter, inklusive semantiska, temporal och rumsliga funktioner. Därefter tränas de övervakade inlärningsmodellerna för att förutsäga händelsenärvaro baserat på de extraherade funktionerna. För att utvärdera resultaten av de föreslagna teknikerna samlar vi in en datauppsättning baserad på Meetup som innehåller semantiska beskrivningar av alla evenemang som organiseras under en period av två år. Utvärderingsresultat visar att de övervakade klassificeringarna som byggts av alla funktioner överträffar dem som byggts av enskilda funktioner, och semantiska funktioner är mer effektiva än tidsfunktioner och rumsliga funktioner för att förutsäga händelsenärvaro.
Dessutom Zhang et al. studerade problemet med händelse närvaro förutsägelse baserat på rumsliga-temporala funktioner REF.
Who Will Attend? -- Predicting Event Attendance in Event-Based Social Network
{'venue': '2015 16th IEEE International Conference on Mobile Data Management', 'journal': '2015 16th IEEE International Conference on Mobile Data Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}