VEHICLE MOBILITY PATTERNS BASED ON USER LOCATION DATA

• Main Authors: CHINTAKINDI, Sunil, STROILA, Matei, ALWAR, Narayanan, GIBSON, Timothy W
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 23.02.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; WIRELESS COMMUNICATIONS NETWORKS

Methods, computer-readable media, software, and system may generally build and quantify mobility patterns based on user location data, both at an individual level and an aggregate level. The system may determine the origin and destination data for each trip taken by a user. The system may then define areas of mobility using a mobility graph built from the data. The graph may include nodes and edges. In some examples, the nodes are constructed from the origins and destinations of the trajectories using spatial clustering techniques. Further, the edges between nodes may be constructed based on the trips between them, such as two nodes are connected by an edge if there is at least one trip between them. The edges may be given different weights based on trip frequencies. The system may then determine a region of mobility using the generated mobility graph and data clustering techniques. La présente invention concerne des procédés, des supports lisibles par ordinateur, un logiciel et un système qui peuvent construire et quantifier de manière générale des modèles de mobilité basés sur des données d'emplacement d'utilisateur, à la fois à un niveau individuel et à un niveau agrégé. Le système peut déterminer les données d'origine et de destination pour chaque voyage effectué par un utilisateur. Le système peut ensuite définir des zones de mobilité à l'aide d'un graphe de mobilité construit à partir des données. Le graphe peut comprendre des nœuds et des arêtes. Dans certains exemples, les nœuds sont construits à partir des origines et des destinations des trajectoires à l'aide de techniques de regroupement spatial. En outre, les arêtes entre les nœuds peuvent être construites sur la base des voyages entre eux, de telle sorte que deux nœuds sont reliés par un arête s'il y a au moins un voyage entre eux. Les arêtes peuvent recevoir des poids différents en fonction de la fréquence des voyages. Le système peut ensuite déterminer une région de mobilité à l'aide du graphe de mobilité généré et de techniques de regroupement de données.