从手机通话详细记录推断异常人群事件
社会与信息网络
2015-04-15 v1
摘要
移动数据的普遍性和可获得性为发现城市环境中人群行为的可用知识提供了机会。城市可以利用这些知识提供更好的服务（例如公共交通规划、优化资源分配）和更安全的城市。与配备 GPS 的开放设备相比，考虑到手机的高普及率，通话详细记录（CDR）数据代表了一种实用数据源，用于检测和监控异常事件。本文中，我们提供了一种能够从 CDR 数据中检测异常事件的方法，这些数据的空间和时间分辨率通常较低。此外，我们引入了异常事件的概念，涉及大量表现出异常移动行为的人。我们对粗粒度 CDR 数据所带来问题的仔细考量最终形成了一个完全通用的框架，能够有效且高效地从 CDR 数据中检测异常人群事件。通过对非洲某大城市真实世界 CDR 数据的广泛实验，我们证明与最先进的方法相比，我们的方法能以高 16% 的召回率和超过 10 倍的精度检测异常事件。我们实现了一个可视化分析原型系统，以帮助最终用户分析检测到的异常人群事件，以最好地适应不同的应用场景。据我们所知，这是首个从 CDR 数据中检测异常事件的工作，考虑了其时间和空间稀疏性，以及用户异常活动与日常惯例的区别。
引用
@article{arxiv.1504.03643,
title = {Inferring Unusual Crowd Events From Mobile Phone Call Detail Records},
author = {Yuxiao Dong and Fabio Pinelli and Yiannis Gkoufas and Zubair Nabi and Francesco Calabrese and Nitesh V. Chawla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.03643},
year = {2015}
}
备注
18 pages, 6 figures