文献

J-GLOBAL ID：202102260643412444   整理番号：21A2528994

非同期モビリティ軌道を横切るユーザ同定【JST・京大機械翻訳】

User Identification across Asynchronous Mobility Trajectories

著者 (8件)： Qi Mengjun (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Qi Mengjun (Shenzhen Research Institute of Wuhan University, Shenzhen 518057, China) ,  Wang Zhongyuan (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Wang Zhongyuan (Shenzhen Research Institute of Wuhan University, Shenzhen 518057, China) ,  He Zheng (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  He Zheng (Shenzhen Research Institute of Wuhan University, Shenzhen 518057, China) ,  Shao Zhenfeng (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Shao Zhenfeng (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 9  ページ： 2102  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 位置ベースのサービスと応用の人気によって,大量の移動性データを生成した。移動軌道情報による同定,特に非同期軌道データは,社会保障防止と制御において大きな懸念を提起した。本論文では,ユーザ軌跡に関する最も高頻度に分布するTOP-N(ユーザ軌跡に関する最も頻繁に分布したN領域)に基づく識別分解能法を提唱した。この方式は,最初に,軌道点が計算複雑度を減らすために最も頻繁に分布するTOP-N領域を見つける。これに基づいて,著者らは,2つのデータセットにおいて同じユーザに属するマッチング追跡のための軌道類似性計量の3つの方法について論じた。著者らは,2つの実際のGPS軌道データセットGeoLifeとCabspottingに関する大規模な実験を行い,実験結果を包括的に議論した。実験的に,著者らの方法は,ユーザ同定のための実質的に効果的で効率である。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *移動度 ,  測度 ,  同期軌道 ,  分解能 ,  社会保障 ,  計算量 ,  類似性 ,  GPS
準シソーラス用語： 移動性 ,  マッチング追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： GPS(GPS)軌道 ,  識別分解能 ,  高頻度パターン ,  類似性測度

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算理論  (JB02000A) ,  計測機器一般  (AD02000X)

引用文献 (35件)：

• Li, Y.; You, P.; Ji, W.; Zhen, Z.; Xu, Q. User Identification based on Display Names across Online Social Networks. IEEE Access 2017, 5, 17342-17353.
• Taylor, L. No Place to Hide? The Ethics and Analytics of Tracking Mobility Using Mobile Phone Data. Environ. Plan. Soc. Space 2016, 34, 319-336.
• Lenormand, M.; Picornell, M.; Cantú-Ros, O.G.; Tugores, A.; Louail, T.; Herranz, R.; Barthelemy, M.; Frías-Martínez, E.; Ramasco, J.J. Cross-Checking Different Sources of Mobility Information. PLoS ONE 2014, 9, 105-184.
• Toole, J.L.; de Montjoye, Y.; González, M.C.; Pentland, A. Modeling and Understanding Intrinsic Characteristics of Human Mobility. Soc. Phenom. 2015, 15-35.
• Krogh, B.; Andersen, O.; Lewis-Kelham, E.; Pelekis, N.; Theodoridis, Y.; Torp, K. Trajectory Based Traffic Analysis. In Proceedings of the ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, Orlando, FL, USA, 5-8 November 2013; pp. 536-539.

タイトルに関連する用語 (4件)： 非同期 ,  モビリティ ,  軌道 ,  同定