Verbesserung der Erkennung interessanter Punkte in Standortverläufen durch Analyse der Semantik

Type of thesis: Bachelorarbeit / location: Leipzig / Status of thesis: Theses in progress

In der Bachelorarbeit sollen Standortverläufe untersucht und angegriffen werden. Dabei soll insbesondere untersucht werden, ob und mit welcher Genauigkeit sich interessante Orte aus dem Routenverlauf heraus identifizieren lassen. Diese sogenannten Points of interest (POI) können bspw. der Wohnort einer Person, ein Restaurant, die Universität oder Ähnliches sein.

Der zu untersuchende Datensatz stammt aus dem Projekt DE4L und enthält reale Routenverläufe von Lieferfahrzeugen sowie die Abhol- und Zustelladressen bzw. die entsprechenden Kunden (welche hier den POI darstellen).

Optional soll ein weiterer Datensatz synthetisch erzeugt werden. Dabei sollen echte Check-In Daten genutzt werden (z.B. Foursquare, Gowalla) und diese entsprechend der tatsächlichen Zeitstempel mit einem Random Walk bzw. dem schnellsten Weg verbunden werden, so dass Routen mit POIs gruppiert nach Nutzer und Tag entstehen.

Für beide Datensätze soll ein POI Erkennungs-Algorithmus (D-Tour) angewandt werden um zunächst die genauen Koordinaten der POIs zu identifizieren. Anschließend sollen zu den gefundenen POIs deren Label herausgefunden und mit den tatsächlichen Labeln abgeglichen werden. Dazu kann bspw. der Service Folium verwendet werden, der die entsprechenden Informationen aus openrouteservice abgreift.

Abschließend sollen die Ergebnisse evaluiert, d.h. die Frage geklärt werden, mit welcher Genauigkeit sich POIs inklusive ihrer Label anhand des Routenverlaufs erkennen lassen.

Zusätzlich soll der POI Erkennungsalgorithmus D-Tour anhand der Erkennungswahrscheinlichkeiten der POI Label verbessert werden, um bspw. False Positives zu reduzieren.

Counterpart

Maja Schneider

Leipzig University

Location Privacy, Privacy-Preserving Machine Learning

TU
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