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Next Place Prediction Based on Spatiotemporal Pattern Mining of Mobile Device Logs

机译:基于时空模式挖掘的移动设备日志下一个位置预测

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摘要

Due to the recent explosive growth of location-aware services based on mobile devices, predicting the next places of a user is of increasing importance to enable proactive information services. In this paper, we introduce a data-driven framework that aims to predict the user’s next places using his/her past visiting patterns analyzed from mobile device logs. Specifically, the notion of the spatiotemporal-periodic (STP) pattern is proposed to capture the visits with spatiotemporal periodicity by focusing on a detail level of location for each individual. Subsequently, we present algorithms that extract the STP patterns from a user’s past visiting behaviors and predict the next places based on the patterns. The experiment results obtained by using a real-world dataset show that the proposed methods are more effective in predicting the user’s next places than the previous approaches considered in most cases.
机译:由于最近基于移动设备的位置感知服务的爆炸性增长,预测用户的下一个位置对启用主动信息服务的重要性越来越高。在本文中,我们介绍了一个数据驱动的框架,该框架旨在利用用户过去通过移动设备日志分析的访问方式来预测其下一个地点。具体而言,提出了时空周期性(STP)模式的概念,以通过关注每个人的详细位置信息来捕获具有时空周期性的访问。随后,我们提出了从用户过去的访问行为中提取STP模式并根据该模式预测下一个位置的算法。通过使用现实世界的数据集获得的实验结果表明,与大多数情况下考虑的先前方法相比,所提出的方法在预测用户的下一个地点方面更为有效。

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