Erkennen von Aufenthaltsorten anhand von GPS-Nutzerprofilen

Art der Arbeit:  Masterarbeit

Beschreibung: Durch das Aufkommen von preiswerten Systemen zur Positionsbestimmung, bauen mehr und mehr Dienste online sowie offline auf Positionsdaten auf. Dies vereinfacht die Handhabung der Anwendungen und f√ľhrt zu schnellerem Auffinden von Informationen.

Negativ dabei ist, dass mehr und mehr Dienste ein Profil des Nutzers anhand der Positionsdaten erstellen können. Es stellt sich nun die Frage, wie genau ein solches Nutzerprofil aufgebaut werden kann und welche Informationen daraus ableitbar sind. Bei der Analyse des Nutzerverhaltens soll die Frage, was eine Person an einem bestimmten Ort gemacht hat, beantwortet werden. Mit Orten sollen hier kleine Gebiete, also eher zuhause oder beim Bäcker, und weniger weitläufige Gebiete wie, Zoo oder Einkaufsstraße, gemeint sein.


Problem: Die Methode Aufenthaltsorte aus GPS Tracks zu extrahieren ist abhängig vom Einsatzszenario und der Umgebung. Ein Großteil der Probleme liegt in der Natur von GPS, welches teilweise sehr ungenau ist und systematisches Fehlverhalten aufweist. Beispielsweise kann die Position sehr stark springen, wenn man sich innerhalb oder in der Nähe eines Gebäudes befindet.


Ziel der Masterarbeit: Nach der Analyse bestehender GPS Tracks sollen Algorithmen zur Ortserkennung von Aufenthalten implementiert werden. Ziel der Algorithmen ist es, m√∂glichst gut Aufenthaltsorte in den Daten zu erkennen. Die Qualit√§t der Algorithmen ist Anhand vorhandener realer GPS Tracks zu √ľberpr√ľfen. Eventuell kann zus√§tzlich noch mit Geodatenbanken (GIS-DB) gearbeitet werden. Freie Geodaten stehen z.B. durch das OpenStreetMap Projekt bereit. Hiermit ist es m√∂glich, mit Hilfe von Karteninformationen eine weitere Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit zu erreichen.

Dabei sind folgende Teilaufgaben notwendig:

  • Erfassen des State of the Arts
  • Implementierung einiger Algorithmen
  • Testen auf vorhandene GPS Tracks. Wie gut ist die Erkennungsrate der Algorithmen?
  • Konzept zur Anpassung eines bestehenden oder Entwurf eines neuen Algorithmus f√ľr das vorhliegende Szenario.
  • Implementierung
  • Testen auf vorhandene GPS Tracks

 

Literatur:

  • Nurmi, P. & Bhattacharya, S. "Identifying Meaningful Places: The Non-parametric Way" Proceedings of the 6th International Conference on Pervasive Computing, Springer-Verlag, 2008, 111-127
  • Jong Hee Kang , William Welbourne , Benjamin Stewart , Gaetano Borriello, "Extracting places from traces of locations", Proceedings of the 2nd ACM international workshop on Wireless mobile applications and services on WLAN hotspots, October 01-01, 2004, Philadelphia, PA, USA

Betreuer: Martin Garbe, Prof. Cap

Kontakt: E-Mail an martin.garbe(at)informatik.uni-rostock.de

Voraussetzungen: -