Clustering based on People-Place Association

Abstract

오늘날 통신기술의 개발에 따른 정보의 증대와 함께 개인의 이동 패턴 분석에 대한 관심이 증가하였고 그에 관련된 연구도 증가하고 있다. 본 연구에서는 Microsoft Research의 GPS 데이터를 기반으로 행렬 인수분해를 적용한 저차원의 사람과 위치 정보 간의 선호행렬을 도출하였다. 사람과 방문 장소 간의 연관성을 파악하고 각 개인의 이동패턴에 대한 유사성을 함께 분석하여 상호 관계성이 있는 커뮤니티를 구성하였고 추후 심화된 연구에 적용할 수 있도록 하였다.