論文の概要: IMAP: Individual huMAn mobility Patterns visualizing platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03615v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 07:43:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 13:43:21.781831
• Title: IMAP: Individual huMAn mobility Patterns visualizing platform
• Title（参考訳）: IMAP:個々のhuMAnモビリティパターン可視化プラットフォーム
• Authors: Yisheng Alison Zheng, Amani Abusafia, Abdallah Lakhdari, Shing Tai Tony Lui, Athman Bouguettaya
• Abstract要約: ユーザのモビリティパターンを予測する既存のモデルの精度は25%以下である。 本研究では,人間の移動パターンを研究・分析し,その柔軟性を捉える新しい視点を提案する。 我々のプラットフォームは、利用者が訪れた場所の履歴に基づいてグラフを視覚化することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39373541926236766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding human mobility is essential for the development of smart cities and social behavior research. Human mobility models may be used in numerous applications, including pandemic control, urban planning, and traffic management. The existing models' accuracy in predicting users' mobility patterns is less than 25%. The low accuracy may be justified by the flexible nature of the human movement. Indeed, humans are not rigid in their daily movement. In addition, the rigid mobility models may result in missing the hidden regularities in users' records. Thus, we propose a novel perspective to study and analyze human mobility patterns and capture their flexibility. Typically, the mobility patterns are represented by a sequence of locations. We propose to define the mobility patterns by abstracting these locations into a set of places. Labeling these locations will allow us to detect close-to-reality hidden patterns. We present IMAP, an Individual huMAn mobility Patterns visualizing platform. Our platform enables users to visualize a graph of the places they visited based on their history records. In addition, our platform displays the most frequent mobility patterns computed using a modified PrefixSpan approach.
• Abstract（参考訳）: 人間のモビリティを理解することは、スマートシティや社会行動研究の発展に不可欠である。 人間のモビリティモデルは、パンデミックコントロール、都市計画、交通管理など、多くの用途で利用することができる。 既存のモデルによるユーザのモビリティパターンの予測精度は25%未満である。 低い精度は人間の動きの柔軟な性質によって正当化される。 実際、人間は日々の動きに厳格ではない。 さらに、剛性モビリティモデルは、ユーザのレコードに隠された規則性を欠く可能性がある。 そこで我々は,人間の移動パターンを研究・分析し,その柔軟性を捉える新しい視点を提案する。 通常、モビリティパターンは一連の場所によって表現される。 我々はこれらの場所を一組の場所に抽象化することで移動パターンを定義することを提案する。 これらの位置をラベル付けすることで、身近なパターンを検出できます。 IMAPは、個人用huMAnモビリティパターン可視化プラットフォームである。 我々のプラットフォームは、ユーザーが訪れた場所の履歴に基づいてグラフを視覚化することを可能にする。 さらに,修正プレフィックススパンアプローチを用いて計算したモビリティパターンを最も頻繁に表示する。

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