論文の概要: Methodology for Mining, Discovering and Analyzing Semantic Human Mobility Behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04767v2
• Date: Sun, 20 Dec 2020 17:23:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:03:24.518780
• Title: Methodology for Mining, Discovering and Analyzing Semantic Human Mobility Behaviors
• Title（参考訳）: 意味的人間の移動行動のマイニング・発見・分析手法
• Authors: Clement Moreau and Thomas Devogele and Laurent Etienne and Veronika Peralta and Cyril de Runz
• Abstract要約: 本研究では,セマンティックモビリティシーケンスのマイニングと解析を行うsimbaという手法を提案する。 セマンティクスシーケンスモビリティ解析とクラスタリング拡張性のためのフレームワークを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various institutes produce large semantic datasets containing information regarding daily activities and human mobility. The analysis and understanding of such data are crucial for urban planning, socio-psychology, political sciences, and epidemiology. However, none of the typical data mining processes have been customized for the thorough analysis of semantic mobility sequences to translate data into understandable behaviors. Based on an extended literature review, we propose a novel methodological pipeline called simba (Semantic Indicators for Mobility and Behavior Analysis), for mining and analyzing semantic mobility sequences to identify coherent information and human behaviors. A framework for semantic sequence mobility analysis and clustering explicability based on integrating different complementary statistical indicators and visual tools is implemented. To validate this methodology, we used a large set of real daily mobility sequences obtained from a household travel survey. Complementary knowledge is automatically discovered in the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 様々な機関が日々の活動や人間の移動に関する情報を含む大規模なセマンティックデータセットを作成している。 このようなデータの分析と理解は、都市計画、社会心理学、政治科学、疫学に不可欠である。 しかし、データマイニングの典型的なプロセスは、セマンティックモビリティシーケンスの徹底的な解析のためにカスタマイズされず、データを理解可能な振る舞いに変換する。 そこで本研究では,情報と行動のコヒーレントを識別するために,意味的モビリティシーケンスをマイニングし分析するための新しい手法であるsimba(semantic indicators for mobility and behavior analysis)を提案する。 相補的な統計指標と視覚ツールを統合したセマンティックシーケンスのモビリティ分析とクラスタリングの可視性を示すフレームワークを実装した。 この手法を検証するために,家庭内旅行調査から得られた実日移動シーケンスを多数使用した。 補足的知識は提案手法で自動的に検出される。

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