Gaetano Casillo
Laurea Triennale
Relatore
- Professore Ordinario Vittorio Scarano
Co-relatore
- Dottore Carmine Spagnuolo
Tutor
- Dottoressa Alessia Antelmi
Indice
Cosa studio?
Passaggio da dataset aggregati a dataset sintetici nel contesto della mobilità urbana.
Diario
Da febbraio 2020 ho fatto testing per un programma in julia testando vari dataset, passando da Foursquare a Gowalla
Ho fatti analisi degli utenti che twittavano riguardo il covid nel periodo 2020 cercando le regioni che twittavano di più, i posti dove si twittava di più, gli orari di maggior attività e gli hashtag più usati.
Ho rifatto testing sui dataset.
Ora sto cercando un modello per rappresentare meglio la realtà di human mobility.
Materiale
Software
Riferimenti
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3331651.3331653
- https://www.researchgate.net/publication/341113341_Understanding_the_User_Behavior_of_Foursquare_A_Data-Driven_Study_on_a_Global_Scale
Seminari
Giovedì 15 ottobre 2020 alle 14:30
La mia tesi
Titolo: Generazione di dati di mobilità puntuali a partire da dati aggregati nel contesto di simulazioni epidemiche
Abstract:
Quante volte avete sprecato più energia per trovare un dataset di mobilità su kaggle più che a lavorarci sopra? Quante volte siete rimasti delusi perché vi sembrava di aver trovato il dataset che dalla descrizione sembrava perfetto, ma aprendolo avete notato che era troppo piccolo o impreciso?
Il mio seminario tratterà di dataset sintetici sulla mobilità: cosa sono, pro e contro di usare un dataset sintentico.
Parleremo di come si crea un dataset sintetico di mobilità e delle scelte che ho fatto per trovare il modello che, secondo me, più rappresenta la realtà cittadina.
Bibliografia
1 Jinzhong Wang , Xiangjie Kong ,Feng Xia, Lijun Sun , Urban Human Mobility: Data-Driven Modeling and Prediction. ACM SIGKDD Explorations Newsletter. Maggio 2019