A Bidirectional Trajectory Prediction Model for Users in Mobile Networks
Notice bibliographique
Résumé
Future mobile networks are envisioned to have critical limitations in terms of latency, energy usage, capacity and network resources since these networks are expected to become extremely dense and complex. The rapid enormous advances in recent technologies such as Internet of Things (IoT) highlights the urgent need for network performance enhancement as well. To this end, self-organizing networks are a promising solution to push the network performance to the next level. These scalable networks can dynamically adapt to possible changes in the network. Smart mobility management, in particular mobility prediction, is a subsection of self-organizing functions which are mainly based on the machine learning techniques. In this paper, we propose to estimate user’s future trajectory using machine learning approaches for a better network management. We propose a novel bidirectional trajectory prediction model called BTPM to model the user mobility behavior. The proposed method exploits the potential benefits of bidirectional gated recurrent unit (GRU) for having an accurate prediction. Moreover, we introduce a data preprocessing phase to obtain better results with significantly lower execution time. The proposed approach takes full advantage of data analysis in both directions (backward and forward) in order to provide a long-term prediction and model user’s mobility even with complex patterns. Experimental results show that the proposed bidirectional approach significantly improves the performance of the mobility predictor in terms of model accuracy, robustness and execution time. It achieves a model error of 0.014 and decreases the execution time up to 97%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».