Skapandet av realistiska spatiotemporala banor för människors rörlighet är av grundläggande betydelse i ett brett spektrum av tillämpningar, t.ex. utveckling av protokoll för mobila ad hoc-nätverk eller vad-om-analys i urbana ekosystem. Nuvarande generativa algoritmer lyckas inte korrekt reproducera individernas återkommande scheman och samtidigt redovisa möjligheten att individer kan bryta rutinen under perioder av variabel varaktighet. I denna artikel presenterar vi Ditras (DIary-based TRAjectory Simulator), ett ramverk för att simulera spatio-temporala mönster av mänsklig rörlighet. Ditras arbetar i två steg: skapandet av en mobilitetsdagbok och översättningen av mobilitetsdagboken till en mobilitetsbana. Vi föreslår en datadriven algoritm som konstruerar en dagboksgenerator från verkliga data, fånga tendensen hos individer att följa eller bryta sin rutin. Vi föreslår också en bana generator baserad på begreppet preferens prospektering och preferensavkastning. Vi omedelbart Ditras med den föreslagna dagbok och bana generatorer och jämföra den resulterande algoritmen med verkliga data och syntetiska data som produceras av andra generativa algoritmer, byggd genom att ögonblickliga Ditras med flera kombinationer av dagbok och bana generatorer. Vi visar att den föreslagna algoritmen reproducerar de statistiska egenskaperna hos verkliga banor på det mest korrekta sättet, vilket gör ett steg framåt i förståelsen av ursprunget till de spatio-temporala mönster av mänsklig rörlighet.
Pappalardo1 et al. REF belyser Ditras (DI-baserad TRAjectory Simulator), som är en ram för att simulera spatio-temporala mönster av mänsklig rörlighet.
Data-driven generation of spatio-temporal routines in human mobility
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}