Sirvi Autor "Vent, Kaisa, juhendaja" järgi
Nüüd näidatakse 1 - 2 2
- Tulemused lehekülje kohta
- Sorteerimisvalikud
listelement.badge.dso-type Kirje , Ankurpunktide mudeli tundlikkus andmetiheduse ja kellaaja kui sisendparameetri suhtes(2020) Konik, Merili; Selart, Anne, juhendaja; Vent, Kaisa, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondBakalaureusetöö eesmärk on testida Positium OÜ väljatöötatud ankurpunktide mudeli tundlikkust andmetiheduse ja ühe mudeli parameetri muutumise suhtes. Selleks parameetriks on keskmine kõnede alustamise aeg. Mudelis muudetakse vastava parameetri väärtusi ja luuakse neli erinevat stsenaariumit, sh baasstsenaarium. Töö käigus analüüsitakse mudeli põhjal arvutatud kodu ankurpunkte erinevate stsenaariumite lõikes kahe Eesti mobiilsideoperaatori korral. Töös antakse ülevaade inimese ruumilise käitumise mõjuteguritest, mobiilpositsioneerimisest ja Positiumi ankurpunktide mudelist. Praktilises osas esitatakse leitud ankurpunktide kirjeldav statistika ja viiakse läbi logistiline regressioon binaarsele tunnusele, mis näitab, kas määratud ankurpunkt langeb kokku kodule geograafiliselt lähima mobiilsideantenni asukohaga.listelement.badge.dso-type Kirje , Detection of meaningful locations from passive mobile positioning data using location profiling(2022) Rebane, Brigitta; Möls, Märt, juhendaja; Vent, Kaisa, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutMobile positioning data is a promising source for investigating people’s activity patterns. People regularly visit locations that have different functions to them. Locations with similar activity patterns can be distinguished from the data based on people’s calling activities. The problem with assigning meaning to these locations in the data is limited information about the person and access to ground truth data. The thesis proposes a method to profile locations and assign meanings to differently behaving location groups. In the course of the work, various features are added to the location points by means of which they are classified. Additionally, an expert’s opinion was considered to provide input for the classes.