Discovering Daily Routines from Google Latitude with Topic Models

Ferrari, Laura; Mamei, Marco

doi:10.1109/PERCOMW.2011.5766928

Discovering users’ whereabouts patterns is importantfor many emerging ubiquitous computing applications.Life-log systems, advertisement and smart environments areonly some of the applications that can be supported byinformation regarding user patterns and routine behaviors.Latent Dirichlet Allocation (LDA) is a powerful mechanismto extract recurrent behaviors and high-level patterns (calledtopics) from mobility data in an unsupervised manner. In thispaper we test the effectiveness of LDA in identifying users’routine behaviors from mobility data collected with GoogleLatitude. Results show that the proposed technique providesgood results in discovering patterns and routine behaviors.

Discovering Daily Routines from Google Latitude with Topic Models / Ferrari, Laura; Mamei, Marco. - STAMPA. - (2011), pp. 432-437. ((Intervento presentato al convegno IEEE Workshop on Context Modeling and Reasoning tenutosi a Seattle (WA), USA nel 3-7 Oct. 2011.

Data di pubblicazione:	2011
Titolo:	Discovering Daily Routines from Google Latitude with Topic Models
Autore/i:	Ferrari, Laura; Mamei, Marco
Autore/i UNIMORE:	FERRARI, Laura MAMEI, Marco
Digital Object Identifier (DOI):	http://dx.doi.org/10.1109/PERCOMW.2011.5766928
Codice identificativo Scopus:	2-s2.0-79958075182
Nome del convegno:	IEEE Workshop on Context Modeling and Reasoning
Luogo del convegno:	Seattle (WA), USA
Data del convegno:	3-7 Oct. 2011
Pagina iniziale:	432
Pagina finale:	437
Citazione:	Discovering Daily Routines from Google Latitude with Topic Models / Ferrari, Laura; Mamei, Marco. - STAMPA. - (2011), pp. 432-437. ((Intervento presentato al convegno IEEE Workshop on Context Modeling and Reasoning tenutosi a Seattle (WA), USA nel 3-7 Oct. 2011.
Tipologia	Relazione in Atti di Convegno

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