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J-GLOBAL ID：201602271858104342   整理番号：16A0698116

4Gセルラネットワークの観点からのユーザモビリティの特性化【Powered by NICT】

Characterizing User Mobility from the View of 4G Cellular Network

著者 (4件)： Sun Weijian ,  Miao Dandan ,  Qin Xiaowei ,  Wei Guo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： MDM  ページ： 34-39  発行年： 2016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： 移動データから得られた移動度モデルは,場の数,都市計画,道路交通工学,人間社会学,感染症の疫学,または通信ネットワークを含むに影響を与えることが期待される。現在のユーザ移動度モデルは主に呼詳細記録(CDR)データやWiFiトレースから抽出した。しかし,CDRデータは電話またはショートメッセージサービス(SMS)中のユーザの動きを捉えるだけとWiFiトレースは,大規模セルラネットワークユーザの移動性挙動への直感的理解を提供することができない。本論文では,4Gセルラデータネットワークから得られた移動度の特性は他のデータ源,特に広く使用されている,CDRに基づくアプローチを利用した以前の知見とは異なるかどうかを調査するための第一段階を示した。Hadoopベースのモバイルビッグデータ処理プラットフォームを用いたユーザ移動度の系統的解析フレームワークと共に,6テラバイト(TB)4gデータトラヒックから移動度モデルの包括的特性化を示した。ユーザーからのユーザー発生パターン,ユーザの移動パターンと支配的な位置の観点からCDRモデルと3gモデルとの比較により,4gデータトラヒックは,移動度と位置情報のより細かい粒度を提供することができることを見出した。Copyright 2016 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： 都市計画 ,  位置情報 ,  疫学 ,  道路交通 ,  通信網 ,  *キャラクタリゼーション ,  社会学 ,  *利用者 ,  移動度
準シソーラス用語： Hadoop ,  移動性 ,  ショートメッセージサービス ,  WiFi ,  *ユーザモビリティ ,  *セルラーネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： セルラネットワーク ,  観点 ,  ユーザモビリティ ,  特性化