Med den ökande tillgången till lokaliserings-förvärvsteknik har vi bättre tillgång till samlingar av stora spatio-temporala dataset. Detta ger nya möjligheter till lokaliseringsbaserade tjänster (LBS), särskilt när kunskap om användarnas rörelsebeteende (dvs. mobilitetsprofiler) kan utvinnas från sådana datauppsättningar. I sociala nätverk kan till exempel vänner rekommenderas utifrån likhetspoäng mellan användarrörlighetsprofiler. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att konstruera användares rörlighetsprofiler och beräkna rörlighetens likheter mellan användare. Vi modellerar mobilitet profiler som spår av platser som användare ofta besöker och använder frekventa sekventiella mönster gruvteknik för att extrahera dem. För att jämföra användares mobilitetsprofiler diskuterar vi först svagheten i en likhetsmätning i litteraturen och föreslår sedan vår nya mätning. Vi utvärderar vårt arbete med hjälp av en verklig datauppsättning publicerad av Microsoft Research Asia och de experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de befintliga verken på olika aspekter.
Chen och Al. REF tillämpade ofta sekventiella mönster gruvteknik för att extrahera sekvenser av platser som en användare ofta besöker, sedan använda dem för att modellera sin mobilitet profil i kombination med semantik av spatiotemporal information.
Constructing and comparing user mobility profiles for location-based services
{'venue': "SAC '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}