論文の概要: DETECT: Deep Trajectory Clustering for Mobility-Behavior Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01351v1
- Date: Tue, 3 Mar 2020 06:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 22:00:01.203102
- Title: DETECT: Deep Trajectory Clustering for Mobility-Behavior Analysis
- Title（参考訳）: DETECT: 移動行動分析のための深部軌道クラスタリング
- Authors: Mingxuan Yue, Yaguang Li, Haoze Yang, Ritesh Ahuja, Yao-Yi Chiang,
Cyrus Shahabi
- Abstract要約: 我々は,Deep Embedded TrajEctor ClusTering Network (DETECT)と呼ばれる,移動行動クラスタリングのための教師なしニューラルネットワークを提案する。
DETECTは3つの部分で機能する: まず、重要な部分を要約し、地理的局所性から派生した文脈で拡張することで軌道を変換する。
第2部では、潜在行動空間におけるトラジェクトリの強力な表現を学び、これによりクラスタリング関数(例えば$k$means)を適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.335486459171992
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying mobility behaviors in rich trajectory data is of great economic
and social interest to various applications including urban planning, marketing
and intelligence. Existing work on trajectory clustering often relies on
similarity measurements that utilize raw spatial and/or temporal information of
trajectories. These measures are incapable of identifying similar moving
behaviors that exhibit varying spatio-temporal scales of movement. In addition,
the expense of labeling massive trajectory data is a barrier to supervised
learning models. To address these challenges, we propose an unsupervised neural
approach for mobility behavior clustering, called the Deep Embedded TrajEctory
ClusTering network (DETECT). DETECT operates in three parts: first it
transforms the trajectories by summarizing their critical parts and augmenting
them with context derived from their geographical locality (e.g., using POIs
from gazetteers). In the second part, it learns a powerful representation of
trajectories in the latent space of behaviors, thus enabling a clustering
function (such as $k$-means) to be applied. Finally, a clustering oriented loss
is directly built on the embedded features to jointly perform feature
refinement and cluster assignment, thus improving separability between mobility
behaviors. Exhaustive quantitative and qualitative experiments on two
real-world datasets demonstrate the effectiveness of our approach for mobility
behavior analyses.
- Abstract（参考訳）: 豊かな軌跡データにおける移動行動の同定は、都市計画、マーケティング、インテリジェンスなど様々な用途において経済的、社会的に大きな関心を持つ。
軌道クラスタリングに関する既存の研究は、しばしば軌道の生の空間的および/または時間的情報を利用する類似度測定に依存している。
これらの測定は、時空間の異なる動き尺度を示す同様の動きの挙動を識別することができない。
さらに、大量の軌道データをラベル付けする費用は、教師あり学習モデルの障壁となる。
これらの課題に対処するために,Deep Embedded TrajEctory ClusTering Network (DETECT) と呼ばれる,移動行動クラスタリングのための教師なしニューラルネットワークを提案する。
DETECTは3つの部分で機能する: まず、重要な部分を要約し、地理的局所性(例えば、ガゼッタのPOIを使用して)から派生した文脈で拡張することで軌道を変換する。
第2部では、潜在的な動作空間における軌道の強力な表現を学習し、クラスタ関数($k$-means など)を適用可能にする。
最後に、クラスタリング指向の損失が組み込み機能に直接組み込まれ、機能改善とクラスタ割り当てを共同で行うことにより、モビリティ動作間の分離性が向上する。
実世界の2つのデータセットの定量的および定性的実験により,移動行動解析における我々のアプローチの有効性が示された。
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