Abstract-Det finns relativt lite arbete med att undersöka storskaliga mänskliga data när det gäller multimodalitet för upptäckt av mänsklig aktivitet. I detta dokument föreslår vi att människainteraktionsdata, eller mänsklig närhet, som erhålls genom mobiltelefon Bluetooth-sensordata, kan integreras med mänskliga lokaliseringsdata, som erhålls genom mobila mobilcellstorn anslutningar, för att mina meningsfulla detaljer om mänskliga aktiviteter från stora och bullriga datauppsättningar. Vi föreslår en modell, kallad påse multimodalt beteende, som integrerar modellering av variationer av plats över flera tidsskalor, och modellering av interaktionstyper från närheten. Vår representation är enkel men ändå robust att karakterisera verkliga mänskliga beteende avkänns från mobiltelefoner, som är enheter som kan fånga storskaliga data som är kända för att vara bullriga och ofullständiga. Vi använder en oövervakad strategi, baserad på probabilistiska ämnesmodeller, för att upptäcka latenta mänskliga aktiviteter i termer av den gemensamma interaktionen och platsen beteenden 97 individer under loppet av ungefär en 10-månadersperiod med hjälp av data från MIT Reality Mining projekt. Några av de mänskliga aktiviteter som upptäckts med vår multimodala data representation inkluderar "gå ut från 7 pm-midnatt ensam" och "arbeta från 11 am-5 pm med 3-5 andra människor," ytterligare konstatera att denna aktivitet dominerar på specifika dagar i veckan. Vår metodologi finner också dominanta arbetsmönster som förekommer på andra dagar i veckan. Vi visar vidare genomförbarheten av ämnesmodellering ram för mänsklig rutin upptäckt genom att förutsäga saknade multimodala telefondata vid specifika tider på dagen.
Farrahi m.fl. REF tar hänsyn till problemet med mänsklig aktivitet data mining baserat på probabilistiska ämnesmodeller till gruva interaktionsmönster baserat på både plats och fysiska närhet egenskaper.
Probabilistic Mining of Socio-Geographic Routines From Mobile Phone Data
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}