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04.07.2019

Mining latent patterns in geoMobile data via EPIC

Zeitschrift:
World Wide Web
Autoren:
Arvind Narayanan, Saurabh Verma, Zhi-Li Zhang
Wichtige Hinweise
Arvind Narayanan and Saurabh Verma contributed equally to this work.
This article belongs to the Topical Collection: Special Issue on Social Computing and Big Data Applications
Guest Editors: Xiaoming Fu, Hong Huang, Gareth Tyson, Lu Zheng, and Gang Wang

Publisher’s note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

We coin the term geoMobile data to emphasize datasets that exhibit geo-spatial features reflective of human behaviors. We propose and develop an EPIC framework to mine latent patterns from geoMobile data and provide meaningful interpretations: we first ‘E’xtract latent features from high dimensional geoMobile datasets via Laplacian Eigenmaps and perform clustering in this latent feature space; we then use a state-of-the-art visualization technique to ‘P’roject these latent features into 2D space; and finally we obtain meaningful ‘I’nterpretations by ‘C’ulling cluster-specific significant feature-set. We illustrate that the local space contraction property of our approach is most superior than other major dimension reduction techniques. Using diverse real-world geoMobile datasets, we show the efficacy of our framework via three case studies.

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