基于LBSN数据的混合分析以早期检测人群动态异常
社会与信息网络
2023-12-14 v1 人工智能
摘要
毫无疑问，基于位置的社交网络（LBSNs）提供了一个有趣的地理定位数据源，我们此前已利用该数据源获取了整个城市区域人群动态的模式。根据我们之前的结果，LBSN中的活动反映了城市的真实活动。因此，社交媒体活动中的意外行为是城市活动发生意外变化的可靠证据。在本文中，我们引入了一种混合解决方案，通过结合使用熵分析和聚类技术这两种方法，对从LBSN收集的数据进行早期检测这些变化。具体而言，我们在纽约市从Instagram收集的七个月数据集上进行了实验，取得了有希望的结果。
引用
@article{arxiv.2312.08092,
title = {A hybrid analysis of LBSN data to early detect anomalies in crowd dynamics},
author = {Rebeca P. Díaz-Redondo and Carlos Garcia-Rubio and Ana Fernández Vilas and Celeste Campo and Alicia Rodriguez-Carrion},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08092},
year = {2023}
}