Modeling intra-urban human activity patterns using crowdsourcing GPS and Geosocial Media Data
Notice bibliographique
Résumé
The way people live in cities forms human activity patterns, which affects how urban systems work. Therefore, it is essential to understand human activity patterns, where precise prediction of human movements and mechanistic modelling of human activity patterns are the two keys. Most of existing work on prediction of human movements cannot deal with activity changes, leading to a negative impact on the predictive accuracy. Furthermore, the majority of current work on modelling human activity patterns are mainly researched from spatiotemporal perspectives, but the motivation behind is usually being neglected, which is crucial to understanding activity changes. The objective of this study is to develop models and methods to better understand human activity patterns using crowdsourcing and geosocial media data. Thus, in this thesis, a method is first developed to detect activity changes, based on which a Markov chain-based model is developed to predict human movements. Then, semantics is introduced to uncover the motivation associated with the corresponding spatiotemporal patterns, which can infer what people do and discuss in a location at a specific time. Finally, human activity patterns are modelled from both spatiotemporal and semantic perspectives. A 6-year GPS dataset of human movement in Beijing, China was used to evaluate the proposed predictive model. The results show that the predictive model can yield accurate prediction of the movement for those users who have significant activity changes (with R2 improved from 0.295 to 0.762). A whole-year geo-tagged tweets posted within Toronto, Canada was acquired to analyze human activity patterns. A network model was finally created by the proposed approach to represent human activity patterns. The experimental findings demonstrate that most of the individuals (61%) have a regular activity pattern, while only a small number of people (10%) have a different activity pattern from the mass. With the inclusion of semantic information together with the spatiotemporal data as well as detecting the activity changes, such an approach can enhance the capability of human mobility and activity modelling, and thus pave the way for a more mechanistic understanding of how urban systems are being shaped, as well as how their sub-systems/components interact.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».