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J-GLOBAL ID：201702225177645088   整理番号：17A0825337

人口密度が高い地区における大きなモバイルデータのためのモビリティ解析フレームワーク【Powered by NICT】

A Mobility Analytical Framework for Big Mobile Data in Densely Populated Area

著者 (5件)： Qiao Yuanyuan (Center for Data Science, the Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, and the Beijing Laboratory of Advanced Information Network, the School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Cheng Yihang (Center for Data Science, the Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, and the Beijing Laboratory of Advanced Information Network, the School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Yang Jie (Center for Data Science, the Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, and the Beijing Laboratory of Advanced Information Network, the School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Liu Jiajia (School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Kato Nei (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Sendai, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 66  号： 2  ページ： 1443-1455  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイル機器の普及のために,膨大な地上位置決めされたデータのが生成し,これは,人間行動への深い洞察を得ることを可能にした。他のデータ源の中で,モバイルインターネットからデータトラヒックの解析は,大規模であり,広範な分野,例えば,社会学,輸送,疫学,ネットワークなどにわたる研究にとって極めてで長期間にわたる移動加入者の運動の研究を可能にした。しかし,ユーザ移動性の観点からの大量データトラヒックを効率的に分析する,いくつかの技術的課題は,このようなデータ源の完全な可能性,データ収集,軌道構造,データノイズ除去,データ蓄積,およびユーザ移動度を解析するための方法を含むを放出する前に取り組まねばならない。本論文では,ほぼ七百万人をカバーする,第2,第3および第四世代ネットワークから収集した実データトラヒックに基づいて,大きな移動データの移動度解析的フレームワークを紹介した。ユーザの歴史軌道を構築するために,著者らは異なるデータソースからのユーザの位置を抽出し,細胞塔間の振動を低減するための異なる規則を適用した。移動データと他の既存のデータ源の間の移動度特性の比較は,人間の移動性を研究するためのモバイルインターネットデータトラヒックの大きな可能性を示した。添加では,筆者らの実験は都市ホットスポットの変化,ピーク時間中の運動パターンと同様の歴史軌道者,都市の大きな個体群の間に存在する一般的なルールを明らかにすることを発見した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 位置決め ,  疫学 ,  *人口密度 ,  データ収集 ,  人間行動 ,  ネットワーク ,  *移動度 ,  個体群 ,  雑音低減 ,  都市 ,  データ蓄積
準シソーラス用語： 運動パターン ,  人間の移動性 ,  移動性 ,  モバイルインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人口密度 ,  地区 ,  モバイル ,  モビリティ ,  解析フレームワーク