Abstract-Mobile trafikdata som samlas in av nätverksoperatörer är en rik källa till information om mänskliga vanor, och dess analys ger insikter som är relevanta för många områden, inklusive urbanism, transporter, sociologi och nätverkande. I detta dokument presenterar vi ett originellt tillvägagångssätt för att dra slutsatser om både rumsliga och tidsmässiga strukturer som är dolda i den mobila efterfrågan, genom en förstagångsanpassning av tekniker för undersökande faktoranalys (EFA) mot bakgrund av mobila trafikdataset. Genom att använda vår strategi för tids- eller rymddimensioner av sådana dataset kan vi lösa olika problem i mobil trafikanalys, dvs. nätverksaktivitetsprofilering respektive landanvändningsdetektering. Tester med verkliga mobila trafikdatauppsättningar visar att i båda varianterna ovan ger den föreslagna metoden (i) resultat vars kvalitet stämmer överens med eller överstiger den för toppmoderna lösningar, och (ii) ger ytterligare gemensam spatiotemporal kunskap som är avgörande för att resultatet ska kunna tolkas.
Icke-triviala spatio-temporala mönster för mobil trafik analyserades genom förberedande faktoranalys (EFA) REF för profilering av nätverksaktivitet och upptäckt av markanvändning.
Joint spatial and temporal classification of mobile traffic demands
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2017 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2017 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}