Modellingthescalingpropertiesofhumanmobility.ppt
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1、Modelling the scaling properties of human mobilityPublished online:12 september 2010 DOI:10/1038/NPHYS1760 Chaoming Song Keynote speaker:Zhi-qiang You 揭示描述人类轨迹特征的统计模式至关重要,特别体现在公共卫生、城市规划、交通工程以及经济预测。比如:对人类运动的可量化模型对于预测生物病毒、手机病毒的传播是必不可少的。个体运动轨迹可以使用等待时间长短 t以及跨越的距离长度长短 r的肥尾分布进行描述背景知识数据(海量人类数据)人类动力学研究GPS数据
2、移动手机数据美元流动数据。存在差别等待时间跨越距离符合肥尾分布基于以上的描述,人类运动似乎可以使用Levy flight(列维飞行)或者(CTRW)连续时间随机游走模型来很好描述Levy flight:飞行路径是长、短不一的各种飞行距离相间的一种组合,每段飞行距离都和前一段距离相差一个很小的角度。短小的距离出现的频率最高,而较长的距离比较稀少。CTRW:基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。跳到哪一个点都是随机的,每个点的被选中的概率都是一样的。问题出现当我们用实证数据算出的结果和用CTRW模型计算出来的模拟值进行比较的时候,出现偏差。而且有些特征不能用CTRW来解释。文章目的引入新的
3、模型,能够很好地拟合实证数据结果,并且解释这种偏差。实证数据介绍、处理以及和CTRW模型数据的比较 Data Set1:300万匿名移动手机用户为期一年的以时间为区分 (time-resolved)的数据 Data Set2:1000位匿名用户为期两周每小时记录一次GPS信息的数据使用的两个数据集:针对数据集1:测量个体运动跨越的距离尺寸,我们需要修正描述每一个用户呼叫模式的事件间的时间(interevent time),因为间隔时间分布范围很广,计算不便。事件间的时间是指两次连续通信记录(通话、发送接收短信)之间所耗费的时间。通过过滤,我们只接受事件发生在间隔时间(T-0.05T)(T+0.
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