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Spatial cluster detection in mobility networks: a copula approach

机译：移动网络中的空间聚类检测：copula方法

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In mobility network capacity planning, characterizing the mobility network traffic is one of the most challenging tasks. Besides the growth trend and multiple periodic temporal patterns for normal traffic, the problem is complicated by the occasionally intense traffic for special events and its dynamic spatial relationships. Identifying the areas that have different traffic patterns compared with their neighbouring areas is a problem of spatial hotspot detection. In the paper, a copula-based method is proposed: using a multivariate extreme value copula, the upper tail dependence of the traffic distributions of neighbouring cell towers is evaluated, and then a cluster of multiple time series (i.e. multiple cell towers) with high upper tail dependence is detected. The method proposed is validated by using synthetic data as well as real mobility traffic data.
机译：在移动网络容量规划中，表征移动网络流量是最具挑战性的任务之一。除了正常流量的增长趋势和多种周期性时间模式外，特殊事件及其动态空间关系的偶尔流量也使问题变得复杂。识别与其相邻区域相比具有不同交通模式的区域是空间热点检测的问题。本文提出了一种基于copula的方法：使用多元极值copula，评估相邻蜂窝塔的流量分布的上尾部相关性，然后对具有高时间序列的多个时间序列（即多个蜂窝塔）进行聚类。检测到上尾巴依赖性。所提出的方法通过使用合成数据以及实际交通流量数据进行了验证。

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