Déduction de quartiers à partir des connexions au Wifi Urbain
Résumé
The pervasive deployment of low cost WiFi access points have accelerated
the development of mobile computing to provide ubiquitous computing. We focus
herein on the discovery of urban areas, in several french cities, using the connections
of mobile users to their city-wide free public Wi-Fi network. For this, we use a non
supervised method: spectral clustering, applied by using the k-means technique in order
to define areas by grouping access points according to their visitations. Our results and
an anonymized sample of our dataset have been published on a website.
Le déploiement de points d’accès WiFi à faible coût a accéléré le développement
de l’informatique mobile en faveur d’une informatique dites pervasive ou
ubiquitaire. Nous nous intéressons ici à déduire des quartiers de la ville à partir des
journaux de connexions au réseau Wifi urbain des utilisateurs mobiles sur plusieurs
villes en France. Ainsi, nous employons une méthode d’apprentissage non supervisé:
le partitionnement spectral, en utilisant la technique des k-moyennes pour définir des
zones géographiques regroupant les points d’accès selon leur fréquentation. Nous avons
publié, sur un site web, les résultats obtenus par cette méthode et mis à disposition de
la communauté un échantillon anonymisé de notre jeu de données.