利用地理区域描述刻画行为模式

近期可用的大量手机数据为人类行为提供了前所未有的直接测量。行为模式的早期识别与预测在城市规划、交通优化和医疗保健等许多社会应用中具有重要意义。理解人类行为与位置语境之间的关系是理解人类-环境动态的新兴关注点。Web 2.0 的日益普及，即越来越多以用户生成内容为主的网站和社交平台的出现，为研究此类位置语境提供了机会。本文通过分析手机数据日志记录，研究了人类行为与位置语境之间存在的关系。首先提出了一种先进的方法，根据在各个区域发现的人类活动类别（例如就餐、工作和购物）的存在情况与分布，对城市中的区域进行分类。随后通过将该分类与手机活动的时间变化模式进行比较，并应用机器学习技术，基于所获得的类别与位置区域的土地利用类型来预测给定位置通信活动的时间线类型，从而对所提出的分类进行了评估。结果表明，所提出的分类与人类通信活动的时间变化更为一致，相比于官方土地利用分类，它是更好的预测因子。