移动通话网络中的时空相关性研究
机器学习
2015-11-02 v1 社会与信息网络
摘要
在过去几年中，企业中的数据量显著增加。这正是数据分析方法必须演进以满足新需求的原因。在本文中，我们介绍了对某电信运营商大型数据库的实际分析。问题在于对一个区域进行分割，并根据居民在移动电话方面的行为来表征所获取的区域。我们拥有在法国收集的五个月内的呼叫详细记录（call detail records）。我们提出了一个两阶段分析。第一阶段旨在将发起呼叫在目标天线上分布相似的源天线进行分组，反之对相对于源天线的目标天线也进行分组。使用数据的地理投影将结果显示在法国地图上。第二阶段将时间离散化为若干时段，我们注意到在这些时段之间源天线簇发出的呼叫分布发生变化。这使得能够分析全国每个区域中居民行为的时间变化。
引用
@article{arxiv.1510.09005,
title = {A Study of the Spatio-Temporal Correlations in Mobile Calls Networks},
author = {Romain Guigourès and Marc Boullé and Fabrice Rossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.09005},
year = {2015}
}
备注
Advances in Knowledge Discovery and Management, 615, Springer International Publishing, pp.3-17, 2015, Studies in Computational Intelligence