Mänskligt beteende är ofta komplext och kontextberoende. I detta dokument presenteras en allmän teknik för att utnyttja denna "multidimensionella" kontextuella variabel för att förutsäga människors rörlighet. Vi använder en ensemblemetod där vi extraherar olika mobilitetsmönster med flera modeller och sedan kombinerar dessa modeller under ett probabilistiskt ramverk. Huvudtanken ligger i antagandet att den mänskliga rörligheten kan förklaras av flera rörlighetsmönster som beror på en delmängd av de kontextuella variablerna och dessa kan läras av en enkel modell. Vi visade hur denna idé kan tillämpas på två specifika online förutsägelser uppgifter: vad är nästa plats en användare kommer att besöka? och hur länge kommer han att stanna på nuvarande plats?. Med hjälp av smartphone data som samlats in från 153 användare under 17 månader, visar vi potentialen i vår metod för att förutsäga människors rörlighet i verkliga livet.
Trinh Minh Tri Do m.fl. REF utvecklade en ensemblemetod som bygger upp en kontextuell variabel i en probabilistisk ram för förutsägelse om mänsklig rörlighet.
Contextual conditional models for smartphone-based human mobility prediction
{'venue': "UbiComp '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}