Human Mobility-Pattern Discovery and Next-Place Prediction from GPS Data

机译：通过GPS数据进行人类出行方式发现和下一处位置预测

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We provide a novel algorithm for the discovery of mobility patterns and prediction of users' destination locations, both in terms of geographic coordinates and semantic meaning. We did not use any semantic data voluntarily provided by a user, and there was no sharing of data among the users. An advantage of our algorithm is that it allows a trade-off between prediction accuracy and information. Experimental validation was conducted on a GPS dataset collected in the Microsoft Research Asia GeoLife project by 168 users in a period of over five years.

机译：我们提供了一种新颖的算法，用于根据地理坐标和语义含义来发现移动性模式并预测用户的目的地位置。我们没有使用用户自愿提供的任何语义数据，并且用户之间没有数据共享。我们算法的一个优势在于，它可以在预测精度和信息之间进行权衡。在超过五年的时间内，对168位用户在Microsoft Research Asia GeoLife项目中收集的GPS数据集进行了实验验证。

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来源
《IAPR TC3 Workshop on pattern recognition of social signals in human-computer-interaction》|2017年|24-35|共12页
会议地点
作者
Faina Khoroshevsky; Boaz Lerner;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
GeoLife; Human behavior; Location extraction; Mobility pattern; Next place prediction; Positioning technology; Semantic information; Stay point; Trajectory data;

机译：GeoLife;人类行为;位置提取;流动性模式;下一处预测;定位技术;语义信息;停留点;轨迹数据;

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