Toward Understanding Hidden Patterns in Human Mobility Using Wi-Fi
Notice bibliographique
Résumé
A reliable model for identifying spatial-temporal regularities in human dynamics is rewarding in many applications such as computer networking and mobile communication. These hidden patterns are inherited from our repeating behaviours with respect to three primary contexts: time, space, and social environments. Thus, selecting a suitable source of sensor data that is scalable, multidimensional, and social network illustrative, can enable us to develop a reliable human mobility model and potentially a prediction system. We first demonstrate that collected Wi-Fi network scans from mobile phone devices share a similar set of characteristics to real-world large-scale networks. One aspect particularly is the long-tailed property of node degree distribution of projection networks. This feature can be interpreted as the robustness of the system against structural changes caused by removing a set of nodes or connections. Then, we transform Wi-Fi events into a tabular data format containing different time granularities and location-tagged information. However, the new data is sparse and difficult to analyze. Thus, we reduce the dimensionality of the data by extracting its structural patterns using the principal components of the new features. Our analysis shows that we can reconstruct the original data with more than 90% accuracy using only a set of top eigenvectors with one-quarter of the original features, while the outliers or the noisy user data are filtered out. Our proposed technique helps to visualize user similarities and behaviour dynamics, and reduce the computation complexity of further analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».