探索手机用户的移动性

手机数据集使得以前所未有的规模分析人类行为成为可能。手机用户的社会网络、时间动态和移动行为常常利用手机数据集彼此独立地进行分析。在本文中，我们探索了从大型手机数据集中提取的人类行为各种特征之间的联系。我们的观察基于对葡萄牙通信数据集中10万名匿名随机选择的个体的通信数据分析。我们表明，聚类和主成分分析可以在信息损失有限的情况下实现显著的维度缩减。最重要的特征与地理位置相关。特别地，我们观察到大多数人大部分时间只待在少数几个地点。借助聚类方法，我们稳健地识别了家庭和工作地点，并将结果与官方人口普查数据进行了比较。最后，我们分析了用户频繁活动地点的地理分布，并表明通勤距离可以用重力模型较好地解释。