抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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移動データから得られた移動度モデルは,場の数,都市計画,道路交通工学,人間社会学,感染症の疫学,または通信ネットワークを含むに影響を与えることが期待される。現在のユーザ移動度モデルは主に呼詳細記録(CDR)データやWiFiトレースから抽出した。しかし,CDRデータは電話またはショートメッセージサービス(SMS)中のユーザの動きを捉えるだけとWiFiトレースは,大規模セルラネットワークユーザの移動性挙動への直感的理解を提供することができない。本論文では,4Gセルラデータネットワークから得られた移動度の特性は他のデータ源,特に広く使用されている,CDRに基づくアプローチを利用した以前の知見とは異なるかどうかを調査するための第一段階を示した。Hadoopベースのモバイルビッグデータ処理プラットフォームを用いたユーザ移動度の系統的解析フレームワークと共に,6テラバイト(TB)4gデータトラヒックから移動度モデルの包括的特性化を示した。ユーザーからのユーザー発生パターン,ユーザの移動パターンと支配的な位置の観点からCDRモデルと3gモデルとの比較により,4gデータトラヒックは,移動度と位置情報のより細かい粒度を提供することができることを見出した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】