論文の概要: A hybrid analysis of LBSN data to early detect anomalies in crowd dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08092v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 12:17:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 15:36:17.608618
• Title: A hybrid analysis of LBSN data to early detect anomalies in crowd dynamics
• Title（参考訳）: 群集動力学における異常早期検出のためのlbsnデータのハイブリッド解析
• Authors: Rebeca P. D\'iaz-Redondo, Carlos Garcia-Rubio, Ana Fern\'andez Vilas, Celeste Campo, Alicia Rodriguez-Carrion
• Abstract要約: 位置情報ベースのソーシャルネットワーク(LBSN)は、地理的に位置付けられたデータの興味深い情報源を提供する。 ソーシャルメディア活動における予期せぬ行動は、市内の活動の予期せぬ変化の信頼できる証拠である。 本稿では,2つのアプローチの組み合わせを適用し,これらの変化を早期に検出するハイブリッドソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Undoubtedly, Location-based Social Networks (LBSNs) provide an interesting source of geo-located data that we have previously used to obtain patterns of the dynamics of crowds throughout urban areas. According to our previous results, activity in LBSNs reflects the real activity in the city. Therefore, unexpected behaviors in the social media activity are a trustful evidence of unexpected changes of the activity in the city. In this paper we introduce a hybrid solution to early detect these changes based on applying a combination of two approaches, the use of entropy analysis and clustering techniques, on the data gathered from LBSNs. In particular, we have performed our experiments over a data set collected from Instagram for seven months in New York City, obtaining promising results.
• Abstract（参考訳）: LBSN(Location-based Social Networks)は、これまで都市部における群衆の動態パターンの収集に利用してきた、地理的位置情報の興味深い情報源を提供する。 以上の結果から,LBSNの活動は市の実際の活動を反映している。 したがって、ソーシャルメディア活動における予期せぬ行動は、市内の活動の予期せぬ変化の信頼できる証拠である。 本稿では,lbsnsから収集したデータに対して,エントロピー解析とクラスタリングの2つの手法を組み合わせることで,これらの変化を早期に検出するハイブリッドソリューションを提案する。 特に、我々はニューヨークで7ヶ月間にわたってinstagramから収集されたデータセットで実験を行い、有望な結果を得た。

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