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CGAM: A community and geography aware mobility model

机译：CGAM：一种了解社区和地理位置的移动性模型

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The advances of localization-enabled technologies have led to huge volumes of large-scale human mobility data collected from Call Data Records (CDR), Global Positioning System (GPS) tracking systems, and Location Based Social networks (LBSN). These location data that encompass mobility patterns could generate an important value for building accurate and realistic mobility models and hence important value for fields of application including context-aware advertising, city-wide sensing applications, urban planning, and more. In this paper, we investigate the underlying spatio-temporal and structural properties for human mobility patterns, and propose the Community and Geography Aware Mobility (CGAM) model, which characterizes user mobility knowledge through several properties such as home location distribution, community members' distribution, and radius of gyration. We validate the CGAM synthetic traces against real-world GPS traces and against the traces generated by the baseline mobility model SMOOTH and assess that CGAM is accurate in predicting the performance of flooding-based and community-based routing protocols.
机译：支持本地化的技术的进步导致了从呼叫数据记录（CDR），全球定位系统（GPS）跟踪系统和基于位置的社交网络（LBSN）收集的大量大规模人类移动性数据。这些包含移动性模式的位置数据可能会为建立准确而现实的移动性模型产生重要价值，从而对于包括上下文感知广告，全市范围的传感应用程序，城市规划等应用领域也具有重要价值。在本文中，我们研究了人类移动性模式的潜在时空和结构属性，并提出了社区和地理感知移动性（CGAM）模型，该模型通过诸如居家位置分布，社区成员的分布等多个属性来表征用户移动性知识。 ，以及回转半径。我们针对实际GPS轨迹和基线移动性模型SMOOTH生成的轨迹验证了CGAM合成轨迹，并评估了CGAM在预测基于泛洪和基于社区的路由协议的性能方面是准确的。

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