人类移动性中的非马尔可夫特征：在线与离线

人类移动性的动力学表征了人类在日常活动中所遵循的轨迹，并且是从流行病传播到交通预测和信息推荐等过程的基础。在本文中，我们研究了一个大规模的人类活动数据集，包括在线浏览网站的行为和离线基于移动终端的访问塔的行为。从在线和离线案例中观察到的非马尔可夫特征通过个体和集体层面停留时间分布的标度律分别得到提示。此外，我们认为，在线和离线情况下人类移动性的较低熵和较高可预测性可能源于这种非马尔可夫特征。然而，个体熵和可预测性的分布显示了从在线到离线案例的非马尔可夫特征的不同程度。为了解释人类移动性中的非马尔可夫特征，我们引入了一个原型模型，包含三个基本要素：优先返回、惯性效应和探索，以再现在线和离线人类移动性的动态过程。与假设马尔可夫过程的标准和偏置随机游走模型相比，所提出的模型能够获得更接近这些经验观察的特征。