粒度の異なるレベルに基づく位置ベースのソーシャルネットワークデータセットの時空間解析  日本データセットの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Araujo Felipe; Rosario Denis; Cerqueira Eduardo

文献

J-GLOBAL ID：202002222111526979 整理番号：20A1759528

粒度の異なるレベルに基づく位置ベースのソーシャルネットワークデータセットの時空間解析日本データセットの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal Analysis of a Location Based Social Network Dataset based on Different Levels of Granularity A Study Case of Japan Dataset

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号： LANC ’18 ページ： 115-118 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

ソーシャルメディアネットワークの急速な発展とスマートフォン技術に関する最近の進歩のために,ユーザは消費者だけを停止し,データ生産者になった。それは,位置ベース社会ネットワーク(LBSN)データを用いた様々な研究に従事する,新しい形式のセンシングを可能にした。例えば,デバイスツーデバイス(D2D)通信システムでは,モバイルデータオフロードを可能にするため,ユーザ位置が必要である。しかし,正しい位置を得ることは挑戦的な課題であり,LBSNデータセットの解析は,低コストで大規模な研究を提供する。一方,解析に用いた粒度のレベルに依存して,それは予測の成功または失敗をもたらす。したがって,本論文では,ロバスト解析を得るために,ユーザ行動を研究するための異なるレベルの粒状性を組み合わせることの重要性を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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移動通信

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粒度の異なるレベルに基づく位置ベースのソーシャルネットワークデータセットの時空間解析 日本データセットの事例研究【JST・京大機械翻訳】

粒度の異なるレベルに基づく位置ベースのソーシャルネットワークデータセットの時空間解析日本データセットの事例研究【JST・京大機械翻訳】