ДРОН ЖЕЛІСІН ҚОЛДАУ ҮШІН WORD2VEC КӨМЕГІМЕН ҚОҢЫРАУ ДЕРЕКТЕРІН ЖАЗУДАН ҰТҚЫРЛЫҚТЫ ЕНГІЗУ
https://doi.org/10.55452/1998-6688-2023-20-1-45-53
Аннотация
Қоңыраулар туралы мәліметтер жазбалары (CDR) телефон сөйлесулері мен мәтіндік хабарлар туралы ақпаратты беретін жазбалар болып табылады. CDR деректері адамдардың ұтқырлық үлгілері мен ұсақ түйіршікті уақытша және географиялық сипаттамалары бар ассоциациялар туралы пайдалы ақпарат беру үшін бірнеше зерттеулерде дәлелденді. Бұл құжат маңызды ақпаратты алу үшін CDR-де жазылған іздерді енгізуді ұсынады. Бұл соңғылар желіні жабу немесе қалпына келтіру үшін қолдау қажет болуы мүмкін орын туралы түсінік береді. Пайдаланушылардың траекториясының қадамын енгізгеннен кейін біз енгізу нәтижелерін координаттары бар антенналарды ұсыну және ұшқышсыз ұшу аппараты флотына қажетті қолдау көрсету үшін пайдаланамыз. Бұл, мақалада Google-дың OR-Tools деп аталатын ашық бастапқы бағдарламалық құралын пайдаланып, көлік құралын бағыттау мәселесін шештік.
Авторлар туралы
Имед Эддин Семассель
Тунис жаратылыстану факультеті, Эль-Манар университетінің информатика бөлімі
Тунис
Тунис
Имед Еддине Семассел, докторант
Садок Бен Яхиа
Таллин технологиялық университеті
Эстония
Эстония
Садок Бен Яхиа, профессор
Таллин қ.
Әдебиет тізімі
1. Association C. T. (2017, July). How mobile phones are changing the developing world. Retrieved from https://www.cta.tech/News/Blog/Articles/2015/July/How-Mobile-Phones-Are-Changing-the-Developing-Worl.aspx.
2. Bianchi F. M., Scardapane, S., Uncini, A., Rizzi, A., & Sadeghian, A. (2015). Prediction of telephone calls load using Echo State Network with exogenous variables. Neural Networks, 71, 204–213. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.neunet.2015.08.010.
3. Bradley P.S., Bennett K.P. & Demiriz A. (2000). Constrained k-means clustering. Microsoft Research, Redmond, 20(0), 0.
4. Crivellari A. & Beinat E. (2019). From motion activity to geo-embeddings: Generating and exploring vector representations of locations, traces and visitors through large-scale mobility data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(3), 134.
5. Cuzzocrea A., Ferri F. & Grifoni P. (2018). Intelligent Sensor Data Fusion for Supporting Advanced Smart Health Processes. In L. Barolli & O. Terzo (Eds.), Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems (Vol. 611, pp. 361–370). https://doi.org/10.1007/978-3-319-61566-0_33
6. OR-tools. Retrieved from https://developers.google.com/optimization
7. Gore R., Wozny P., Dignum F. P. M., Shults F. L. van Burken C. B. & Royakkers, L. (2019). A Value Sensitive ABM of the Refugee Crisis in the Netherlands. Proceeding 2019 Spring Simulation Conference (SpringSim), 1–12.
8. Louail T., Lenormand M., Ros O.G. C., Picornell M., Herranz R., Frias-Martinez E., … Barthelemy M. (2015). From mobile phone data to the spatial structure of cities. Scientific Reports, 4. https://doi.org/https://doi.org/10.1038/srep05276.
9. Mikolov T., Chen K., Corrado G. & Dean J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. ArXiv Preprint ArXiv:1301.3781.
10. Mobile policy handbook: an insider’s guide to the issues. (2017). Retrieved from https://www.gsma.com/mena/wp-content/uploads/2018/10/Mobile_Policy_Handbook_2017_EN.pdf
11. Solomon A., Bar A., Yanai C., Shapira B. & Rokach, L. (2018). Predict demographic information using word2vec on spatial trajectories. Proceedings of the 26th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization, 331–339.
12. Tian C., Zhang Y. & Weng Z. (2021). Learning Large-scale Location Embedding From Human Mobility Trajectories with Graphs. CoRR, abs/2103.00483. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2103.00483
13. Zhou N., Zhao W. X., Zhang X., Wen J.-R. & Wang S. (2016). A general multi-context embedding model for mining human trajectory data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 28(8), 1945–1958.
14. Zhu M., Chen W., Xia J., Ma Y., Zhang Y., Luo Y. … Liu L. (2019). Location2vec: a situation-aware representation for visual exploration of urban locations. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(10), 3981–3990.
Рецензия
Дәйектеу үшін:
Семассель И.Э., Бен Яхиа С. ДРОН ЖЕЛІСІН ҚОЛДАУ ҮШІН WORD2VEC КӨМЕГІМЕН ҚОҢЫРАУ ДЕРЕКТЕРІН ЖАЗУДАН ҰТҚЫРЛЫҚТЫ ЕНГІЗУ. Қазақстан-Британ техникалық университетінің хабаршысы. 2023;20(1):45-53. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2023-20-1-45-53
For citation:
Semassel I.E., Ben Yahia S. MOBILITY EMBEDDING FROM CALL DATA RECORD USING WORD2VEC TO SUPPORT NETWORK WITH UNMANNED AERIAL VEHICLE. Herald of the Kazakh-British technical university. 2023;20(1):45-53. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2023-20-1-45-53
Қараулар:
341
Мақаланы эл. пошта арқылы жіберу 