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首页> 外文会议>IEEE 10th International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing; IEEE 10th International Conference on Autonomic and Trusted Computing >User Travelling Pattern Prediction via Indistinct Cellular Data Mining
【24h】

User Travelling Pattern Prediction via Indistinct Cellular Data Mining

机译：通过模糊蜂窝数据挖掘进行的用户出行模式预测

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Smart devices, i.e., smartphone, have come into our daily lives, which become obviously inseparable. Although a variety of functions (e.g., gaming, networking, etc.) are provided, making calls remain the major task. This phenomenon implies the possibility of understanding human behaviors, especially the action contexts (e.g., moving preference, regularity, sociability, etc.), can be expected. In addition, precise services become applicable to be provided through mining, analysis, and prediction of such information. In this study, we investigate the travelling pattern, focusing especially on routine (say excluding the events in holidays), of mobile users via real calling histories. A general model, Travelling Pattern Model, was developed, primarily dealing with the contexts of calling and correlated geographical information. This model not only enables high prevision prediction of users but also benefits business models through the detail understanding of user behaviors.
机译：智能设备（即智能手机）已经进入我们的日常生活，这显然变得密不可分。尽管提供了多种功能（例如，游戏，联网等），但是打电话仍然是主要任务。这种现象意味着可以预期了解人类行为，尤其是行动环境（例如，移动偏好，规律性，社交性等）。另外，精确的服务变得适用于通过对此类信息的挖掘，分析和预测来提供。在这项研究中，我们通过真实的通话历史记录调查了移动用户的出行方式，尤其侧重于日常活动（例如不包括节假日的活动）。开发了一个通用模型，旅行模式模型，主要处理呼叫和相关地理信息的上下文。该模型不仅可以实现对用户的高度预先预测，而且可以通过对用户行为的详细了解来使业务模型受益。

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