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J-GLOBAL ID：201702242488412865   整理番号：17A0967550

ビッグデータを可能にした自己組織化ネットワークにおける空間的交通情報のためのソースとしてのツイッター【Powered by NICT】

Twitter as a Source for Spatial Traffic Information in Big Data-Enabled Self-Organizing Networks

著者 (6件)： Klessig Henrik ,  Kuntzschmann Henning ,  Scheuvens Lucas ,  Almeroth Bjoern ,  Schulz Philipp ,  Fettweis Gerhard
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WCNC  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： セルラネットワーク性能は主にデータ交通需要の空間分布により駆動される。Twitterから得られた空間モバイルデータトラヒックと空間分解情報間の空間的-時間的相関を調べた。データは,ヨーロッパの二都市の中心に起因するとユーザ装置の種類と無線技術には無関係である。は,高い時間的および高い空間相関を観測した。自己組織化ネットワークのための入力としてのツイッターデータの実際の適合性を評価するために,著者らは待ち行列理論的ネットワーク性能評価ツールを利用し,例ネットワーク内の細胞利用と平均流れ滞留時間を定量化した。は直線的にスケーリングされたツイート密度で得られた2つの基準は合理的に選択されたサイト間距離のための実際のデータトラヒック密度で得られたものと強く相関することを見出した。提示した見解は,ネットワーク事業者は空間的に分解された交通需要が高い社会的媒体活性に関する情報は少ない領域でそれらの細胞ネットワークを計画するために,ビッグデータ可能自己組織化ネットワークをさらに発展させるのを助けることができる。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： *交通情報 ,  空間分布 ,  ヨーロッパ ,  *自己組織化 ,  適応性 ,  滞留時間 ,  都市 ,  *ネットワーク ,  待合せ理論 ,  交通需要
準シソーラス用語： ネットワーク性能 ,  空間相関 ,  セルラーネットワーク ,  *ツイッター ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  自然災害  (RA02030M) ,  情報処理一般  (JE15010U) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  自己組織化 ,  交通情報 ,  ソース ,  ツイッター