ABSTRACT Förståelse för människors rörlighetsmönster har blivit en av de mest lovande lokaliseringsbaserade tjänsterna under de senaste åren. Den enklaste versionen av möjligheter är att förutsäga var en användare kommer att gå härnäst. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt som går längre än att förutsäga användarnas nästa plats och som kan förutsäga hela deras rörlighetsmönster. Våra modeller bygger på tidigare arbeten och bygger på statistiska Markov-state-space-modeller. I vårt tillvägagångssätt lägger vi dock uttryckligen till tidsinformation ('arrival profiler' och'sannolikhet för vistelse'-profiler) till modellerna. Med hjälp av Monte Carlo simuleringar på dessa modeller kan vi förutsäga flera framtida platser, inklusive uppehållstider. Vi utvärderar modellerna på verkliga datamängder (1,5 år insamlade mobiltelefon råa GPS-loggar och en offentligt tillgänglig Nokia Mobile Data Challenge data set) med hjälp av olika utvärderingsmått. En omfattande utvärdering visar att våra föreslagna metoder har bättre prediktiv effekt (högre recall) än vanliga state-space-modeller. INDEX TERMS Rörlighet mönster förutsägelse, nästa plats förutsägelse, Markov modell, Monte Carlo integration, spatio-temporal analys.
Kažic m.fl. REF föreslog en ny metod, baserad på statistik Markov tillstånd utrymme, det lägger tid information (arrival information, vistelse sannolikhet) uttryckligen till modellen, vilket gör att modellen kan dynamiskt förutsäga sannolikheten för användare att besöka nästa plats.
Predicting Users’ Mobility Using Monte Carlo Simulations
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}