Spatially weighted structural similarity index: a multiscale comparison tool for diverse sources of mobility data
Spatially weighted structural similarity index: a multiscale comparison tool for diverse sources of mobility data
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空间加权结构相似性指数：针对不同来源的流动性数据的多尺度比较工具
DOI：
10.1145/3557921.3565542
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jin, Chanwoo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Embury, Jessica;Nara, Atsushi;Jin, Chanwoo
收集的有关人类日常活动和流动性的数据可用于多种应用，以改善我们的社会。需要强大的模型来应对日益互联的世界所带来的挑战。能够描绘复杂人体系统动态特性的方法（例如仿真建模）必须符合严格的数据要求。现代数据源（例如 SafeGraph）提供从位置感知技术收集的聚合数据。将新数据纳入现有分析和建模方法带来了机遇和挑战。我们的研究采用多尺度空间相似性指数来比较不同的出发地-目的地出行数据集。建立的距离范围适应模型数据集中的空间变化。本文探讨了相似性分数如何随不同聚合而变化，以解决源数据时间粒度的差异。我们对相似性分数的变化提出了可能的解释，并提取了研究区域的人员流动特征。多尺度空间相似性指数可以集成到大量的分析和建模工作流程中，无论是在初步分析还是后期评估阶段，作为数据验证的方法（例如，基于代理的模型）。我们认为所演示的工具有潜力增强复杂人类系统背景下的移动建模方法。
Data collected about routine human activity and mobility is used in diverse applications to improve our society. Robust models are needed to address the challenges of our increasingly interconnected world. Methods capable of portraying the dynamic properties of complex human systems, such as simulation modeling, must comply to rigorous data requirements. Modern data sources, like SafeGraph, provide aggregate data collected from location aware technologies. Opportunities and challenges arise to incorporate the new data into existing analysis and modeling methods.Our research employs a multiscale spatial similarity index to compare diverse origin-destination mobility datasets. Established distance ranges accommodate spatial variability in the model's datasets. This paper explores how similarity scores change with different aggregations to address discrepancies in the source data's temporal granularity. We suggest possible explanations for variations in the similarity scores and extract characteristics of human mobility for the study area.The multiscale spatial similarity index may be integrated into a vast array of analysis and modeling workflows, either during preliminary analysis or later evaluation phases as a method of data validation (e.g., agent-based models). We propose that the demonstrated tool has potential to enhance mobility modeling methods in the context of complex human systems.
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影响因子：
2.4
作者：
Chanwoo Jin;A. Nara;Jiue-An Yang;Ming-Hsiang Tsou
通讯作者：
Chanwoo Jin;A. Nara;Jiue-An Yang;Ming-Hsiang Tsou
影响因子：
2.4
作者：
O'Sullivan, David;Gahegan, Mark;Adams, Benjamin
通讯作者：
Adams, Benjamin
DOI：
10.1016/j.compenvurbsys.2008.09.004
发表时间：
2008-11-01
影响因子：
6.8
作者：
Crooks, Andrew;Castle, Christian;Batty, Michael
通讯作者：
Batty, Michael
跨越鸿沟：空间分布式系统中基于代理的政策场景社会模拟的“管道图”
影响因子：
2
作者：
J. Gareth Polhill;Jiaqi Ge;M. Hare;K. Matthews;A. Gimona;D. Salt;J. Yeluripati
通讯作者：
J. Yeluripati