Fugu-MT 論文翻訳(概要): Where You Are Is What You Do: On Inferring Offline Activities From Location Data

論文の概要: Where You Are Is What You Do: On Inferring Offline Activities From Location Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13537v2
Date: Mon, 25 Sep 2023 23:36:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-27 18:17:13.780778
Title: Where You Are Is What You Do: On Inferring Offline Activities From Location Data
Title（参考訳）: どこにいるか:位置情報からオフラインのアクティビティを推測する
Authors: Alameen Najjar, Kyle Mede
Abstract要約: 本研究では、位置データから基本的なオフラインアクティビティを推定する最新の機械学習アルゴリズムの能力について検討する。我々は、手作業における最先端の機械学習が優れていることを実証的に示す(F1スコア>0.9)。文献の既存のギャップを埋めるだけでなく、そのような能力の潜在的なリスクも浮き彫りにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper we investigate the ability of modern machine learning algorithms in inferring basic offline activities,~e.g., shopping and dining, from location data. Using anonymized data of thousands of users of a prominent location-based social network, we empirically demonstrate that not only state-of-the-art machine learning excels at the task at hand~(F1 score>0.9) but also tabular models are among the best performers. The findings we report here not only fill an existing gap in the literature, but also highlight the potential risks of such capabilities given the ubiquity of location data and the high accessibility of tabular machine learning models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,現代の機械学習アルゴリズムが位置データからオフライン活動(ショッピングやダイニングなど)を推定する能力について検討する。著名な位置情報ベースのソーシャルネットワークの数千人のユーザーによる匿名データを用いて、最先端の機械学習が手作業で優れているだけでなく、表型モデルも優れたパフォーマーであることを示す。ここでは、文献の既存のギャップを埋めるだけでなく、位置情報の多様さや、表型機械学習モデルのアクセシビリティが高いことから、そのような能力の潜在的なリスクを浮き彫りにする。

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