Sammanfattning Vi presenterar en ny strategi för att ta itu med problemet med storsekvensbrytning från big data. Det särskilda problemet av intresse är effektiv gruvdrift av långa sekvenser från storskaliga lokaliseringsdata för att vara praktiskt för Reality Mining applikationer, som lider av stora mängder buller och brist på mark sanning. För att ta itu med denna komplexa data, föreslår vi en oövervakad probabilistisk ämnesmodell som kallas den avlägsna n-gram ämnesmodell (DNTM). DNTM baseras på latent Dirichlet allocation (LDA), som utvidgas för att integrera sekventiell information. Vi definierar den generativa processen för modellen, härleder inferensproceduren och utvärderar vår modell på både syntetiska data och verkliga mobiltelefondata. Vi anser att två olika mobiltelefondataset innehåller naturliga mänskliga mobilitetsmönster som erhålls genom lokaliseringsanalys, den första med tanke på GPS/wi-fi-platser och den andra med tanke på mobiltornsanslutningar. DNTM upptäcker viktiga ämnen om de syntetiska uppgifterna samt de två mobila dataseten. Slutligen jämförs DNTM med LDA genom att beakta log-likelihood prestanda på osynliga data, vilket visar den prediktiva kraften i modellen. Resultaten visar att DNTM genomgående överträffar LDA när sekvenslängden ökar.
Farrahi m.fl. REF presenterar en probabilistisk inställning till min mobiltelefondata (t.ex. plats) sekvenser med hjälp av Distant N-Gram Topic Model (DNTM) där de modellerar sekvensen för att vara beroende av startelementet i sekvensen.
A probabilistic approach to mining mobile phone data sequences
{'venue': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'journal': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}