論文の概要: Scalable Unsupervised Multi-Criteria Trajectory Segmentation and Driving Preference Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03331v1
• Date: Fri, 23 Oct 2020 12:32:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 00:29:28.607735
• Title: Scalable Unsupervised Multi-Criteria Trajectory Segmentation and Driving Preference Mining
• Title（参考訳）: スケーラブルな非教師なしマルチクリトリア軌道セグメンテーションと運転嗜好マイニング
• Authors: Florian Barth and Stefan Funke and Tobias Skovgaard Jepsen and Claudius Proissl
• Abstract要約: 本稿では,時間と空間における点列である軌跡を意味的に理解することを目的とした,大規模軌跡データセットの解析手法を提案する。 我々はデンマーク全土で収集された100万台以上の車両軌跡のデータセットを用いて、位置同定とパーソナライズドルーティングのタスクに関する技術評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8065361710947974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present analysis techniques for large trajectory data sets that aim to provide a semantic understanding of trajectories reaching beyond them being point sequences in time and space. The presented techniques use a driving preference model w.r.t. road segment traversal costs, e.g., travel time and distance, to analyze and explain trajectories. In particular, we present trajectory mining techniques that can (a) find interesting points within a trajectory indicating, e.g., a via-point, and (b) recover the driving preferences of a driver based on their chosen trajectory. We evaluate our techniques on the tasks of via-point identification and personalized routing using a data set of more than 1 million vehicle trajectories collected throughout Denmark during a 3-year period. Our techniques can be implemented efficiently and are highly parallelizable, allowing them to scale to millions or billions of trajectories.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,時間と空間の点列に到達した軌跡を意味的に理解することを目的とした,大規模軌道データセットの解析手法を提案する。 提案手法は、走行時間や距離などの道路セグメントの走行コストを駆動選好モデルを用いて、軌道の分析と説明を行う。 特に, トラジェクトリーマイニング技術について紹介する。 (a)例えば、透視点を示す軌道内の興味深い点を見つけ、 (b)選択した軌道に基づいて運転者の運転嗜好を回復する。 デンマーク全土で3年間に収集された100万件以上の車両軌跡のデータセットを用いて,バイポイント識別とパーソナライズドルーティングのタスクに関する技術評価を行った。 我々の技術は効率的に実装でき、高度に並列化でき、数百万から数十億の軌道にスケールできる。

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