ACE自监督模型从手机定位挖掘活动模式
原文标题：Modelling daily activity patterns from mobile phone location data via deep representation learning
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研究提出活动链编码器（ACE），一种自监督模型，融合预训练城市嵌入与停留时间、时长，用Transformer建模停留序列，通过掩码活动建模与身份引导对比学习训练，无需活动目的标签。在伦敦手机定位数据上识别出六类工作日活动模式群组，并结合人口普查数据解释其人口学关联。该工作为从无标注移动数据中推导行为人群画像提供了完整分析路径，代码已开源。
- 问题
- 手机定位数据不直接揭示活动目的，难以从无标注轨迹推断人群行为模式。
- 方法
- 提出自监督活动链编码器ACE，融合城市嵌入与停留时空信息，用Transformer加掩码活动建模和身份对比学习。
- 结果
- 在伦敦手机数据上识别出六类工作日活动模式群组，并与人口普查数据关联。
- 影响
- 为无标注移动数据提供从表征到人群画像的完整路径，可用于城市规划与用户分群。
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