Abstrakt. Människor tillbringar större delen av sin tid på några viktiga platser, till exempel hem och arbete. Att kunna identifiera hur människors rörelser samlas kring dessa "viktiga platser" är avgörande för en rad tekniska och politiska beslut på områden som telekommunikation och utbyggnad av transportinfrastruktur. I detta dokument föreslår vi nya tekniker baserade på kluster och regression för att analysera anonymiserade cellulära nätverksdata för att identifiera allmänt viktiga platser, och för att urskilja semantiskt meningsfulla platser som hem och arbete. Med utgångspunkt i tidsmässigt gles och rumsligt grövre platsinformation föreslår vi en ny algoritm för att identifiera viktiga platser. Vi testar denna algoritm på godtyckliga mobiltelefonanvändare, inklusive de med låga samtalsfrekvenser, och finner att vi är inom 3 miles of ground sanning för 88% av frivilliga användare. Dessutom, efter att ha lokaliserat hem och arbete, vi uppnå pendla avstånd uppskattningar som är inom 1 mil från likvärdiga uppskattningar som härrör från statliga folkräkningsuppgifter. Slutligen utför vi koldioxidavtrycksanalyser på hundratusentals anonyma användare som ett exempel på hur våra data och algoritmer kan utgöra ett korrekt och effektivt underlag för policy- och infrastrukturstudier.
Alternativt, Isaacman et al. REF föreslog tekniker baserade på klusterering och regression för analys av anonymiserade cellulära nätverksdata, och för att urskilja semantiska-meningfulla platser.
Identifying important places in people’s lives from cellular network data
{'venue': 'In Proc. of 9th International Conference on Pervasive Computing (Pervasive', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}