Fugu-MT 論文翻訳(概要): CNNTOP: a CNN-based Trajectory Owner Prediction Method

論文の概要: CNNTOP: a CNN-based Trajectory Owner Prediction Method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01185v1
Date: Sun, 5 Jan 2020 07:58:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-14 07:33:52.247341
Title: CNNTOP: a CNN-based Trajectory Owner Prediction Method
Title（参考訳）: CNNTOP:CNNに基づく軌道オーナ予測手法
Authors: Xucheng Luo, Shengyang Li, Yuxiang Peng
Abstract要約: 軌道所有者予測は、パーソナライズされたレコメンデーションや都市計画など、多くの応用の基盤となっている。既存の手法は主にRNNを用いて軌道を意味的にモデル化する。 CNNに基づくトラジェクトリオーナ予測(CNNTOP)手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3793594968500604
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Trajectory owner prediction is the basis for many applications such as personalized recommendation, urban planning. Although much effort has been put on this topic, the results archived are still not good enough. Existing methods mainly employ RNNs to model trajectories semantically due to the inherent sequential attribute of trajectories. However, these approaches are weak at Point of Interest (POI) representation learning and trajectory feature detection. Thus, the performance of existing solutions is far from the requirements of practical applications. In this paper, we propose a novel CNN-based Trajectory Owner Prediction (CNNTOP) method. Firstly, we connect all POI according to trajectories from all users. The result is a connected graph that can be used to generate more informative POI sequences than other approaches. Secondly, we employ the Node2Vec algorithm to encode each POI into a low-dimensional real value vector. Then, we transform each trajectory into a fixed-dimensional matrix, which is similar to an image. Finally, a CNN is designed to detect features and predict the owner of a given trajectory. The CNN can extract informative features from the matrix representations of trajectories by convolutional operations, Batch normalization, and $K$-max pooling operations. Extensive experiments on real datasets demonstrate that CNNTOP substantially outperforms existing solutions in terms of macro-Precision, macro-Recall, macro-F1, and accuracy.
Abstract（参考訳）: 軌道所有者予測は、パーソナライズドレコメンデーションや都市計画など、多くのアプリケーションの基礎となる。このトピックに多くの努力が払われているが、アーカイブされた結果はまだ不十分である。既存の手法は主にRNNを用いてトラジェクトリを意味的にモデル化する。しかし、これらの手法は、POI(Point of Interest)表現学習と軌跡特徴検出において弱い。したがって、既存のソリューションのパフォーマンスは、実用的なアプリケーションの要件とは程遠い。本稿では,新しいcnn-based track owner prediction (cnntop)法を提案する。まず、すべてのpoiを全ユーザの軌道に従って接続します。その結果は連結グラフであり、他のアプローチよりも情報的なPOI配列を生成するのに利用できる。次に、ノード2Vecアルゴリズムを用いて各POIを低次元の実値ベクトルに符号化する。次に、各軌道を画像に類似した固定次元行列に変換する。最後に、CNNは、特徴を検出し、与えられた軌跡の所有者を予測するように設計されている。 CNNは、畳み込み演算、バッチ正規化、および$K$-maxプール演算によって、軌道の行列表現から情報的特徴を抽出することができる。実データセットに対する大規模な実験により、CNNTOPはマクロ精度、マクロリコール、マクロF1、精度で既存のソリューションを大幅に上回ることを示した。

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