SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:su-96096"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:su-96096" > Approaching the Lim...

Approaching the Limit of Predictability in Human Mobility

Lu, Xin (författare)
Karolinska Institutet,Stockholms universitet,Sociologiska institutionen,National University of Defense Technology, China; Flowminder Foundation, Sweden; Karolinska Institutet, Sweden,National University of Defense Technology (CN)
Wetter, Erik (författare)
Stockholm School of Economics,Handelshögskolan i Stockholm
Bharti, Nita (författare)
Penn State University (US)
visa fler...
Tatem, Andrew J. (författare)
University of Southampton (GB)
Bengtsson, Linus (författare)
Karolinska Institutet,Flowminder Foundation (SE)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2013-10-11
2013
Engelska.
Ingår i: Scientific Reports. - : Springer Science and Business Media LLC. - 2045-2322. ; 3
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this study we analyze the travel patterns of 500,000 individuals in Cote d'Ivoire using mobile phone call data records. By measuring the uncertainties of movements using entropy, considering both the frequencies and temporal correlations of individual trajectories, we find that the theoretical maximum predictability is as high as 88%. To verify whether such a theoretical limit can be approached, we implement a series of Markov chain (MC) based models to predict the actual locations visited by each user. Results show that MC models can produce a prediction accuracy of 87% for stationary trajectories and 95% for non-stationary trajectories. Our findings indicate that human mobility is highly dependent on historical behaviors, and that the maximum predictability is not only a fundamental theoretical limit for potential predictive power, but also an approachable target for actual prediction accuracy.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy