新的人类运动模式可以帮助研究流行病爆发，公共规划

研究人员开发了一种新的统计模型，模拟了人类流动模式，模仿人们在一天或更长时间的过程中移动的方式。该模型由科学家北卡罗来纳州立大学和韩国先进科学与技术研究所（Kaist）开发，是第一个代表使用统计数据的人类常规运动模式。该模型具有一系列潜在的用途，从土地利用规划到公共卫生研究疾病爆发。

The researchers gave global positioning system (GPS) devices to approximately 100 volunteers at five locations in the U.S. and South Korea and tracked the participants’ movements over time, according to study co-author Dr. Injong Rhee, a professor of computer science at NC State. By plotting the points where the study participants stopped, and their movement trajectories, researchers were able to determine patterns of mobility behavior.

Rhee说，例如，研究人员发现，人们倾向于在彼此靠近的地方集中进行多种活动，比如去银行、干洗店和药店，而这些都位于同一条街上。此外，研究人员发现，参与研究的人往往更频繁地访问那些在其他人中受欢迎的地方。

这些行为所示的统计模式。例如，Rhee解释说，人们将尝试通过集聚活动的聚类来最有效地利用它们的时间和精力，这些活动在一起彼此的地理位置。此行为创建了人们在集群区内在集群区内进行许多短语“跳跃”的模式，同时在集群区域之间进行几次跳跃。这些模式最好是通过称为自类似观点和跳跃距离分布的自类似观点的统计过程来解释。

然后，研究人员能够将人流动性的这些基本统计学性能模拟到可用于代表人类定期日常运动的模型中。该模型被称为自相似的最小动作步行（SLAW），可以具有广泛的实际应用。

例如，Rhee说，“一个现实的人类移动模型可以被土木工程师用来规划道路，被公共卫生官员用来研究病毒爆发的传播，或者被电信公司用来规划手机信号塔的位置。”任何情况下，你都可以预测人们会去哪里。”

研究“SLAW：人类漫步的流动模式”，于4月20日在巴西里约热内卢的计算机通信会议第28届IEEE会议上。

开发该模型的团队包括李承晚、北卡罗来纳州立大学博士候选人洪成益、北卡罗来纳州立大学博士后研究员金成俊、KAIST研究员李庆汉、宋清等人。美国国家科学基金会资助了这项研究。

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编辑注：演示文稿摘要跟随。

“SLAW：人类走动的移动模型”

作者：北卡罗来纳州北卡罗来纳州立大学的Seongik Hong，Seong Joon Kim和Ramong Rhee;京根李和宋崇，韩国先进科技学院

提出了2009年4月20日，在巴西里约热内卢里约热内卢举行的第28届IEEE计算机通信会议上

抽象的：在移动网络中模拟人的移动性是非常重要的，因为许多移动设备都是由人连接或控制的，很难部署真实的可控制可扩展的移动网络来进行性能评估。最近对人类行走轨迹的各种测量研究发现了人类活动的几种重要统计模式。也就是说，这些包括截短的幂律分布的飞行，暂停时间和相互接触时间，分形路径点，和异质定义的个人机动性区域。不幸的是，没有一个现有的移动性模型能够有效地捕捉所有这些特性。本文提出了一种新的移动模型SLAW(自相似最小动作步行)这可以生产包含所有这些功能的合成步行迹线。这是第一个这样的模型。我们使用SLAW生成的迹线的性能研究表明，SLAW在代表人们共享共同利益的社会上下文或单个社区中的社会环境方面是有效的，例如大学校园，公司和主题公园。社会背景通常是常见的聚会场所，大多数人在日常生活期间访问，例如学生工会，宿舍，街头购物中心和餐馆。SLAW表示涉及这些背景的移动模式，通过分形航点和重型飞行在其中的顶部。我们通过DTN（延迟网络）验证使用SLAW的路由性能评估，即这些模式带出各种移动网络路由协议的唯一性能特征。