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J-GLOBAL ID：201902291503907708   整理番号：19A0525996

時間相関に基づく都市コンテキストを意識した人間移動性モデル【JST・京大機械翻訳】

Urban context aware human mobility model based on temporal correlation

著者 (4件)： Kang Xu (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Liu Liang (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Ma Huadong (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Zhao Dong (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-6  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： モバイルネットワークの性能は,無線デバイスホルダーの移動度パターンによって著しく影響される。移動ネットワークの研究開発のためには,群衆の本質的な移動パターンを持つ合成軌道を生成する人間の移動度モデルが重要である。しかし,従来のモデルは,都市の状況(都市のホットスポットや群衆の流れの方向など)を表現するために現実的ではないとしばしば認識されている。本論文では,短時間の実人間トレースに基づいて,合成軌道の大規模を生成する時間相関ベースモデルを提案した。著者らのモデルによって生成された軌跡は,人間の移動性の固有の統計的特徴を維持するだけでなく,実際のトレースからの都市コンテキストを学習する。都市における群衆移動度をシミュレートするために,著者らのモデルは最初に統計的特徴と実際のトレースからの都市コンテキスト特徴を抽出し,次に人間の移動性の時間的相関に基づいて合成軌道を再生する。3つのオープンデータセットを通して,著者らのモデルと知見を検証した:サンフランシスコにおけるタクシーのトレース,Washington D.C.とニューヨーク市における公共自転車のトレース。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ホットスポット ,  自転車 ,  軌跡 ,  *都市 ,  移動度 ,  直流 ,  タクシー
準シソーラス用語： ニューヨーク市 ,  サンフランシスコ ,  オープンデータ ,  人間の移動性 ,  モバイルネットワーク ,  *移動性 ,  時間相関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 相関 ,  都市 ,  コンテキスト ,  意識 ,  人間 ,  移動性 ,  モデル