- Zunächst muss der Reality Mining Datensatz mit dem Skript reality_mining_to_csv.m aus MATLAB in den Ordner "data_directory/reality_mining/csv" exportiert werden (der Ordner "data_directory" muss sich im Wurzelverzeichnis des Repositories befinden).
- Anschließend werden mit dem Programm src/reality_mining/DatasetPreparationStep1.java die Benutzerprofile im JSON-Format erstellt.
- Nun kann die Datenbank für die Mobilfunkzellen und ihre GPS-Positionen erstellt werden. Dafür muss das Programm src/google/GoogleMobileCellDB.java ausgeführt werden.
- Anschließend werden mit dem Programm src/reality_mining/DatasetPreparationStep2.java die Standortverläufe in den Benutzerprofilen mit den soeben gewonnenen GPS-Positionen versehen.
- In diesem Schritt wird die Foursquare Datenbank erstellt, welche GPS-Koordinaten und die zugehörigen Lokalitäten enthält. Dafür muss das Programm src/foursquare/venue/VenueDB.java ausgeführt werden.
- Die letzte Datenbank welche erstellt werden muss, ist die der Foursquare Kategorien. Dies geschieht mit dem Programm src/foursquare/venue/category/CategoryDB.java.
- Der letzte schritt werden die Foursquare Kategorien den Aufenthaltsorten zugeordnet und die Tagesprofile erstellt. Dafür muss das Programm src/reality_mining/DatasetPreparationStep3.java ausgeführt werden.
Die Evaluation geschieht mit den beiden Programmen:
- src/location_prediction/geographic/Evaluation.java
- src/location_prediction/semantic/Evaluation.java