Breadcrumbs：带兴趣点标注的特征丰富移动性数据集
社会与信息网络
2019-07-01 v1
摘要
在本文中，我们呈现Breadcrumbs，一个在瑞士洛桑市收集的 mobility 数据集，来自81名用户的多移动手机传感器（GPS、WiFi、蓝牙），持续12周。当前可用的移动性数据集仅限于通过单一传感器在低时空粒度下获得的地理空间信息。此外，这种被动收集的数据缺乏关于兴趣点及其语义标签的地面真值信息。这些特征对于将地理空间数据分析的可能性推向细粒度尺度上的移动行为和运动模式分析至关重要。为此，Breadcrumbs为所有参与者的兴趣点提供地面真值和语义标签。该数据集还包含细粒度人口统计属性、联系记录、日历事件以及参与者之间的社会关系标签。为展示地面真值标注的重要性，我们讨论了该数据集的几个用例。此外，我们比较了四种对比鲜明且广泛使用的无监督聚类方法，用于从地理定位轨迹中提取兴趣点。利用地面真值信息，我们对这些技术进行了详细的性能验证，并突出了它们的优势与不足。鉴于移动性数据源于个体参与活动的固有需求，缩小原始轨迹数据点与实际出行标注之间的差距至关重要。因此，我们向研究界开放Breadcrumbs，以促进面向监督人类移动性学习方案的研究。
引用
@article{arxiv.1906.12322,
title = {Breadcrumbs: A Feature Rich Mobility Dataset with Point of Interest Annotation},
author = {Arielle Moro and Vaibhav Kulkarni and Pierre-Adrien Ghiringhelli and Bertil Chapuis and Benoit Garbinato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.12322},
year = {2019}
}