Med den breda användningen av smartphones med Global Positioning System (GPS) sensorer, analysen av befolkningen från GPS-spår har aktivt undersökts under det senaste årtiondet. Vi föreslår här i en helt ny populationsförutsägelse modell för att fånga befolkningstrender i en finkornig punkt av intresse (POI) tätt fördelade över stora områden och förstå förhållandet mellan varje POI när det gäller rumsliga bevarande. Vi föreslår en ny ram, kallad Spatiality Reservable Factorized Regression (SPFR), för att förverkliga denna modell. SPFR är inspirerat av framgången med den nyligen föreslagna bilinjära Poisson regression och begreppet multi-task lärande med factorization tillvägagångssätt och grafen närhet regularisering. Med tanke på att den föreslagna modellen är skriven helt enkelt i termer av optimering, uppnår vi skalbarhet med hjälp av vår modell. Resultaten av vår empiriska utvärdering, som använde en massiv datauppsättning av GPS-loggar i Tokyoregionen över 32 M räkna loggar, visar att vår modell är jämförbar med de senaste metoderna när det gäller att fånga befolkningsutvecklingen över maskor samtidigt som rumsliga bevarande i finare mesh områden. Förståelsen av flödet av människor i en stad, som är känd som analysen av urban dynamik, är av stor betydelse i stadsplanering, akuthantering och kommersiell verksamhet. Frågeformulärsbaserade enkäter, som personturenkäten och trafikundersökningen, har varit användbara för att förstå stadsdynamiken (Sekimoto m.fl. 2011)................................................................. Med spridningen av smarta enheter har en stor mängd mobilitetsloggdata, såsom det globala positioneringssystemet (GPS) och celltornsloggar, ackumulerats. Därför har studier uppmärksammat analysen av urban dynamik med hjälp av mobilitetsloggar från smartphones utan andra extra undersökningskostnader. Med den strukturerade egenskapen hos befolkningsdata över regioner, tid och dagar som erhållits från GPS-loggar, analys baserad på spatio-temporala tensor factorization (Fan, Song, och Shibasaki 2014) och diskriminerande tillvägagångssätt, såsom neurala nätverk (Jiang et al. 2018), och Poisson regression (Okawa, Kim och Toda 2017) har etablerats som urban dynamik analys under det senaste årtiondet. I det tidigare tillvägagångssättet är de tensoriska uppgifterna, där befolkningsuppgifter om platser, tidzoner och dagar samlas in,
Spatiality preservable factored Poisson regression REF innehåller punkt av intresse för att övervinna data gleshet och försämrad prestanda i jämn ner korn population förutsägelse.
Spatiality Preservable Factored Poisson Regression for Large Scale Fine Grained GPS-­based Population Analysis
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}