論文の概要: Unsupervised embedding of trajectories captures the latent structure of
mobility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02785v1
- Date: Fri, 4 Dec 2020 18:58:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 00:06:03.658084
- Title: Unsupervised embedding of trajectories captures the latent structure of
mobility
- Title（参考訳）: 軌道の非教師的埋め込みは移動の潜在構造を捉える
- Authors: Dakota Murray, Jisung Yoon, Sadamori Kojaku, Rodrigo Costas, Woo-Sung
Jung, Sta\v{s}a Milojevi\'c, Yong-Yeol Ahn
- Abstract要約: ニューラルネットワークの埋め込みモデルにより,位置間のニュアンス関係をベクトル空間にエンコードできることを示す。
科学的組織が組み込まれたことで、文化的・言語的な関係が明らかになり、学術的な名声さえも明らかになる。
データから直接、スケーラブルで高密度で意味のあるモビリティの表現を学習する能力は、ドメイン間でモビリティを研究する新たな道を開くことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4761475199733827
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human mobility and migration drive major societal phenomena such as the
growth and evolution of cities, epidemics, economies, and innovation.
Historically, human mobility has been strongly constrained by physical
separation -- geographic distance. However, geographic distance is becoming
less relevant in the increasingly-globalized world in which physical barriers
are shrinking while linguistic, cultural, and historical relationships are
becoming more important. As understanding mobility is becoming critical for
contemporary society, finding frameworks that can capture this complexity is of
paramount importance. Here, using three distinct human trajectory datasets, we
demonstrate that a neural embedding model can encode nuanced relationships
between locations into a vector-space, providing an effective measure of
distance that reflects the multi-faceted structure of human mobility. Focusing
on the case of scientific mobility, we show that embeddings of scientific
organizations uncover cultural and linguistic relations, and even academic
prestige, at multiple levels of granularity. Furthermore, the embedding vectors
reveal universal relationships between organizational characteristics and their
place in the global landscape of scientific mobility. The ability to learn
scalable, dense, and meaningful representations of mobility directly from the
data can open up a new avenue of studying mobility across domains.
- Abstract（参考訳）: 人の移動と移住は、都市の成長と進化、疫病、経済、イノベーションといった社会的な大きな現象を駆動する。
歴史的に、人間の移動は物理的分離(地理的距離)によって強い制約を受けてきた。
しかし、地理的距離は、言語、文化、歴史的関係がより重要になっている間、物理的な障壁が縮小しているグローバル化の世界において、あまり重要ではない。
モビリティを理解することは現代社会にとって重要になっているので、この複雑さを捉えられるフレームワークを見つけることは非常に重要です。
本稿では、3つの異なる人間の軌道データセットを用いて、神経埋め込みモデルが位置間のニュアンス関係をベクトル空間にエンコードできることを実証し、人間のモビリティの多面構造を反映した効果的な距離尺度を提供する。
科学的モビリティの事例に着目して,科学組織の組込みが,文化的・言語的関係,さらには学術的権威を,多段階の粒度で明らかにすることを示した。
さらに, 組込みベクトルは, 科学モビリティのグローバルランドスケープにおける組織的特徴とその位置の普遍的関係を明らかにする。
データから直接、スケーラブルで高密度で有意義なモビリティ表現を学習できることは、ドメイン間のモビリティを研究する新たな道を開くことができる。
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