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사용자 이동성 프로파일 구축 및 비교

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description본 논문은 위치 기반 서비스(LBS)에서 수집된 사용자 위치 데이터를 활용하여 이동성 프로파일(mobility profile)을 구축하고 비교하는 새로운 접근법을 제안합니다. 주요 방법론으로는 빈번한 순차 패턴 마이닝(frequent sequential pattern mining) 기술을 개선하여 사용자가 자주 방문하는 장소의 시퀀스를 추출하고, 이를 통해 사용자의 이동 패턴을 모델링합니다. 이러한 프로파일은 온라인 소셜 네…

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사용자 이동성 프로파일 구축 및 비교

Source

  • Evernote/Inbox/Constructing and Comparing User Mobility Profiles.md

Summary

본 논문은 위치 기반 서비스(LBS)에서 수집된 사용자 위치 데이터를 활용하여 이동성 프로파일(mobility profile)을 구축하고 비교하는 새로운 접근법을 제안합니다. 주요 방법론으로는 빈번한 순차 패턴 마이닝(frequent sequential pattern mining) 기술을 개선하여 사용자가 자주 방문하는 장소의 시퀀스를 추출하고, 이를 통해 사용자의 이동 패턴을 모델링합니다. 이러한 프로파일은 온라인 소셜 네트워크 등에서 사용자의 등록 정보(취미, 직업 등) 유사성뿐만 아니라 이동 패턴의 유사성을 기반으로 친구 추천 등 다양한 서비스 개선에 활용될 수 있음을 강조합니다.

Key Points

  • 위치 기반 애플리케이션을 통한 사용자 위치 데이터 축적이 이동성 프로파일 구축을 가능하게 함
  • 개선된 빈번한 순차 패턴 마이닝 기술을 사용하여 사용자가 자주 방문하는 장소의 시퀀스를 추출
  • 추출된 시퀀스를 기반으로 사용자의 이동성 프로파일 모델링
  • 이동성 프로파일의 유사성을 활용하여 온라인 소셜 네트워크의 친구 추천 등 LBS 서비스 개선에 적용 가능

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