基于通话详细记录的用户定位
机器学习
2021-08-23 v1 网络与互联网体系结构
摘要
理解人类移动性对于包括交通规划在内的许多领域至关重要。目前，调查是此类分析的主要来源。然而，近来许多研究者聚焦于利用通话详细记录（CDR）识别出行模式。CDR 已显示出与人类移动行为的相关性。但使用 CDR 数据的主要难题之一在于：由于数据的空间分辨率低以及负载分担效应等其他伪影，难以确定用户的精确位置。现有方法存在一定局限。以往使用 CDR 的研究在定位用户时未考虑蜂窝基站的发射功率，并采用过度简化的方式识别负载分担效应。此外，它们将全体用户视为一个群体，忽视了不同用户分群的移动模式差异。本研究引入一种新方法，通过考虑发射功率改进负载分担效应检测，并将用户划分为不同群组以学习模型参数，从而实现基于 CDR 的用户位置定位。此外，本研究采用多种方法解决现有局限，并利用近 40 亿条 CDR 数据点结合出行调查数据与自愿采集的移动数据进行验证。
引用
@article{arxiv.2108.09157,
title = {User Localization Based on Call Detail Records},
author = {Buddhi Ayesha and Bhagya Jeewanthi and Charith Chitraranjan and Amal Shehan Perera and Amal S. Kumarage},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09157},
year = {2021}
}