所在即所为：从位置数据推断线下活动
计算机与社会
2023-09-27 v2
摘要
本文中，我们研究现代机器学习算法从位置数据推断基本线下活动（如购物与就餐）的能力。利用某知名基于位置的社交网络数千名用户的匿名数据，我们经实证表明，最先进（state of the art）机器学习不仅擅长此任务（F1分数>0.9），且表格模型亦位列最佳表现者之中。我们于此报告之发现不仅填补了文献中的现有空白，亦鉴于位置数据之无处不在与表格机器学习模型之高度可及性，凸显了此类能力的潜在风险。
引用
@article{arxiv.2301.13537,
title = {Where You Are Is What You Do: On Inferring Offline Activities From Location Data},
author = {Alameen Najjar and Kyle Mede},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.13537},
year = {2023}
}
备注
Accepted to IEEE ICDM Workshops 2023