Mobility Trace Exploration

Abstract

A huge amount of data is collected and processed daily while using connected devices. These devices collect and store data remotely mainly in the cloud. Such data hold valuable information and they can be explored and mined so to make predictions. Global Positioning System (GPS) data are among the most collected data nowadays because GPS receivers are integrated into almost every connected device, such as smartwatches, cars, and phones. GPS data are the best data that capture the regularity in the users’ movement, these insights can help us to build a better prediction , and Geo-location based systems , such as recommendation systems. Therefore, in this document, we will be dealing with GPS technology undertaken by data mining techniques, mainly focusing on extracting points of interest of a given user based on his daily activities.***

Une énorme quantité de données est collectée et traitée quotidiennement en utilisant des appareils connectés. Ces appareils collectent et stockent des données à distance, principalement dans le cloud. Ces données contiennent des informations précieuses et peuvent être explorées et exploitées pour faire des prévisions. Les données du système de positionnement mondial (GPS) sont parmi les plus collectées de nos jours, car les récepteurs GPS sont intégrés dans presque tous les appareils connectés, tels que les montres intelligentes, les voitures et les téléphones. Les données GPS sont les meilleures données qui permettent de capturer la régularité des mouvements des utilisateurs, ces informations peuvent nous aider à établir de meilleures prévisions , et les systèmes basés sur la géolocalisation , tels que les systèmes de recommandation. C'est pourquoi, dans ce document, nous traiterons la technologie GPS par les techniques d'exploration de données(data mining ), en nous concentrant principalement sur l'extraction des points d'intérêt d'un utilisateur donné sur la base de ses activités quotidiennes.