論文の概要: A Big Data Driven Framework for Duplicate Device Detection from
Multi-sourced Mobile Device Location Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14742v1
- Date: Tue, 28 Feb 2023 16:43:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 15:20:15.889764
- Title: A Big Data Driven Framework for Duplicate Device Detection from
Multi-sourced Mobile Device Location Data
- Title（参考訳）: マルチソースモバイルデバイス位置データからのデバイス重複検出のためのビッグデータ駆動フレームワーク
- Authors: Aliakbar Kabiri, Aref Darzi, Saeed Saleh Namadi, Yixuan Pan, Guangchen
Zhao, Qianqian Sun, Mofeng Yang, Mohammad Ashoori
- Abstract要約: 本稿では,マルチソースデータのためのデータ統合手法を提案する。
各装置の走行パターンの独自性を活用することにより、重複装置を同定する。
提案手法は,所望の精度を達成しながら費用対効果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mobile Device Location Data (MDLD) has been popularly utilized in various
fields. Yet its large-scale applications are limited because of either biased
or insufficient spatial coverage of the data from individual data vendors. One
approach to improve the data coverage is to leverage the data from multiple
data vendors and integrate them to build a more representative dataset. For
data integration, further treatments on the multi-sourced dataset are required
due to several reasons. First, the possibility of carrying more than one device
could result in duplicated observations from the same data subject.
Additionally, when utilizing multiple data sources, the same device might be
captured by more than one data provider. Our paper proposes a data integration
methodology for multi-sourced data to investigate the feasibility of
integrating data from several sources without introducing additional biases to
the data. By leveraging the uniqueness of travel pattern of each device,
duplicate devices are identified. The proposed methodology is shown to be
cost-effective while it achieves the desired accuracy level. Our findings
suggest that devices sharing the same imputed home location and the top five
most-visited locations during a month can represent the same user in the MDLD.
It is shown that more than 99.6% of the sample devices having the
aforementioned attribute in common are observed at the same location
simultaneously. Finally, the proposed algorithm has been successfully applied
to the national-level MDLD of 2020 to produce the national passenger
origin-destination data for the NextGeneration National Household Travel Survey
(NextGen NHTS) program.
- Abstract（参考訳）: モバイル端末位置情報(MDLD)は様々な分野で広く利用されている。
しかし、その大規模アプリケーションは、個々のデータベンダからのデータのバイアスや空間的カバレッジが不十分なため、制限されている。
データカバレッジを改善する1つのアプローチは、複数のデータベンダのデータを活用して、より代表的なデータセットを構築することだ。
データ統合には、いくつかの理由から、マルチソースデータセットのさらなる処理が必要である。
第一に、複数のデバイスを運ぶ可能性は、同じデータ対象から重複した観察結果をもたらす可能性がある。
さらに、複数のデータソースを利用する場合、同じデバイスが複数のデータプロバイダによってキャプチャされる可能性がある。
本稿では,複数のソースからのデータを統合する可能性を検討するために,データに新たなバイアスを加えることなくデータ統合手法を提案する。
各装置の走行パターンの独自性を活用することにより、重複装置を特定する。
提案手法は,所望の精度を達成しながら費用対効果を示す。
以上の結果から,同時期に最も訪問の多い場所と同一の場所を共有するデバイスは,MDLDで同じユーザを表現できることが示唆された。
上記の属性が共通する試料装置の99.6%以上が同じ場所で同時に観測されていることが示されている。
最後に,提案アルゴリズムは2020年の国家レベルのMDLDに適用され,NextGeneration National Household Travel Survey (NextGen NHTS)プログラムの国民的乗客原産地調査データの生成に成功した。
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