[ca] A causa de l'estreta relació entre la vida de les persones i determinades ubicacions geogràfiques, les dades històriques sobre trajectòries d'una persona contenen informació valuosa que es pot utilitzar per descobrir els seus estils de vida i hàbits. L'ús generalitzat de dispositius mòbils amb capacitat de localització ha impulsat la mineria de trajectòries (trajectory mining), la qual se centra en la manipulació, el processament i l'anàlisi de dades de trajectòries per facilitar l'extracció de coneixement a partir de l'històric de les trajectòries d'una persona. Basant-nos en aquesta anàlisi, fins i tot es pot arribar a predir quina serà la probable propera localització d'una persona. Amb aquestes tècniques, s'obre la porta a la millora dels actuals serveis basats en la ubicació i a l'aparició de nous models de negoci, basats en notificacions riques relacionades amb la predicció adequada de les futures ubicacions dels usuaris. Aquesta tesi tracta sobre la predicció de la ubicació i el descobriment de regions significatives a les zones de moviment de les persones. Proposa diversos models de predicció, basant-se en diferents tècniques d'aprenentatge automàtic (com ara les cadenes de Markov, les xarxes neuronals recurrents i les xarxes neuronals convolucionals), tot considerant diferents mètodes de representació d'entrada (embedding learning i one hot vector). A més, el model de predicció utilitza la attention technique (tècnica d'atenció), que té com a objectiu alinear els intervals de temps en les trajectòries de les persones que són rellevants per a una ubicació específica. La tesi també proposa un esquema de codificació temporal per capturar les característiques del comportament del moviment. Addicionalment, analitza l'impacte de l'aprenentatge de la representació espacial-temporal mitjançant l'avaluació de diferents arquitectures. Finalment, l'anàlisi de la trajectòria i la predicció de localització s'apliquen a la monitorització en temps real per a persones grans.

[en] Due to the relationship between people's daily life and specific geographic locations, the historical trajectory data of a person contains lots of valuable information that can be used to discover their lifestyle and regularity. The generalisation in the use of mobile devices with location capabilities has fueled trajectory mining: the research area that focuses on manipulating, processing and analysing trajectory data to aid the extraction of higher level knowledge from the trajectory history of a user. Based on this analysis, even the person's next probable location can be predicted. These techniques pave the way for the improvement of current location-based services and the rise of new business models, based on rich notifications related to the right prediction of users' next location. This thesis addresses location prediction as well as the discovery of significant regions in person's movement area. It proposes various models to predict the future state of people movement, based on different machine learning techniques (such as Markov Chains, Recurrent Neural Networks and Convolutional Neural Networks) and considering different input representation methods (embedding learning and one-hot vector). Moreover, the attention technique is used in the prediction model, aiming at aligning time intervals in people's trajectories that are relevant to a specific location. Furthermore, the thesis proposes a time encoding scheme to capture movement behavior characteristics. In addition to that, it analyses the impact of Space-Time representation learning through evaluating different architectural configurations. Finally, trajectory analysis and location prediction is applied to real-time smartphone-based monitoring system for seniors.