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J-GLOBAL ID：201702276684987105   整理番号：17A0886885

細粒度屋内位置に基づくソーシャルネットワーク【Powered by NICT】

A Fine-Grained Indoor Location-Based Social Network

著者 (3件)： Elhamshary Moustafa (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Osaka Prefecture, Japan) ,  Basalmah Anas (Wireless Research Center, Egypt-Japan University for Science and Technology (E-JUST), Alexandria Governorate, Egypt) ,  Youssef Moustafa (Computer Engineering Department, KACST GIS Technology Innovation Center Umm Al-Qura University, Mecca, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 16  号： 5  ページ： 1203-1217  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  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： 例えば正方形,既存の位置ベースソーシャルネットワーク(LBSNs)は,ユーザの位置を推定するためにGPSやセルラベース局在に主に依存する。しかし,GPSは屋内利用できないと細胞ベース局在化は粗粒精度を提供する。は,屋内環境における電流LBSNsの精度を制限し,人々はその時間の89%を費やした。これはユーザ体験に影響を及ぼし,会場のランク付きリスト,特にモバイル機器の小型スクリーンのためのの精度の観点から,ビジネス機会を見失い,,還元場被覆をもたらした。本論文では,CheckInside細粒屋内位置ベースソーシャルネットワークを提供することができるシステムを提案した。CheckInside論理名と意味論的指紋を結合する電流LBSNsから抽出したチェックイン操作と知識中のユーザのモバイル機器から収集した群衆検知データ活用する。意味フィンガープリントは,近くの場所のより正確なリストを得るだけでなく,類似の特徴を持つ新しい場所を自動的に検出するために使用されている。偽チェックinsを検出し,意味的に充実フロアプランを推定するための新しいアルゴリズムをユーザ陰的フィードバックに基づくシステム性能を強化するためのアルゴリズムとしても提案した。CheckInsideは新しい会場電流LBSNsの被覆率の増加の名前を予測する自動的に被覆増量剤を包含した。,20の参加者について六週間のコースにわたって四モールにおけるCheckInsideの実験的評価は,時間の99%トップ五会場内の実際のユーザ位置を推定できることを示した。これは電流LBSNsの場合にのみ17%と比較した。さらに,既存LBSNsの被覆率を増加し,37%以上であった。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： 指紋 ,  電流 ,  フィードバック ,  *被覆 ,  フロアプラン ,  被覆率 ,  意味論 ,  屋内環境 ,  アルゴリズム ,  スクリーン ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  モバイルデバイス ,  ユーザ体験 ,  *社会的ネットワーク ,  *屋内 , 【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 (3件)： 細粒度 ,  屋内 ,  ソーシャルネットワーク