基于GSM移动数据的空间异常值检测
网络与互联网体系结构
2012-09-24 v3
摘要
本文已被作者撤回。随着蜂窝网络的迅猛发展，许多移动数据集公开可用，这吸引了研究人员研究属于时空现象的人类移动性。移动性轮廓构建是时空趋势分析中的主要任务，可以从数据集中可用的位置信息中提取。位置信息通常通过GPS、服务提供商辅助的伪GPS和全球小区标识（CGI）收集。由于GPS相关方法的高功耗和额外资源安装需求，全球小区标识是最廉价且随时可用的位置信息解决方案。CGI位置信息由四部分组成，即移动国家码（MCC）、移动网络码（MNC）、位置区码（LAC）和小区ID，位置信息通过任何公开可用的小区ID数据库（例如使用CGI的Google位置API）以经纬度坐标形式检索。然而，由于GSM网络的快速增长、GSM服务提供商的拓扑变化以及向3G技术的转变，精确的空间提取存在一定问题，因此位置提取必须首先处理空间异常值问题以进行移动性构建。在本文中，我们提出了一种从GSM CGI数据中检测空间异常值的方法，该方法基于层次聚类，并利用了基本的GSM网络架构特性。
引用
@article{arxiv.1206.5587,
title = {Spatial Outlier Detection from GSM Mobility Data},
author = {Shafqat Ali Shad and Enhong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.5587},
year = {2012}
}