論文の概要: Deep Learning for Human Mobility: a Survey on Data and Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02825v1
- Date: Fri, 4 Dec 2020 19:59:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-22 20:46:26.384660
- Title: Deep Learning for Human Mobility: a Survey on Data and Models
- Title（参考訳）: ヒューマンモビリティのためのディープラーニング:データとモデルに関する調査
- Authors: Massimiliano Luca, Gianni Barlacchi, Bruno Lepri, Luca Pappalardo
- Abstract要約: 人間の移動性の研究は、社会の様々な側面に影響を及ぼすため、非常に重要である。
電話記録、GPSトレース、ソーシャルメディア投稿などのデジタルモビリティデータの拡散は、深層学習を人間のモビリティに適用するきっかけとなった。
我々の調査は、次の位置予測、群集の流れ予測、軌道生成に対する先進的なディープラーニングソリューションのガイドである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9623431392389
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The study of human mobility is crucial due to its impact on several aspects
of our society, such as disease spreading, urban planning, well-being,
pollution, and more. The proliferation of digital mobility data, such as phone
records, GPS traces, and social media posts, combined with the outstanding
predictive power of artificial intelligence, triggered the application of deep
learning to human mobility. In particular, the literature is focusing on three
tasks: next-location prediction, i.e., predicting an individual's future
locations; crowd flow prediction, i.e., forecasting flows on a geographic
region; and trajectory generation, i.e., generating realistic individual
trajectories. Existing surveys focus on single tasks, data sources, mechanistic
or traditional machine learning approaches, while a comprehensive description
of deep learning solutions is missing. This survey provides: (i) basic notions
on mobility and deep learning; (ii) a review of data sources and public
datasets; (iii) a description of deep learning models and (iv) a discussion
about relevant open challenges. Our survey is a guide to the leading deep
learning solutions to next-location prediction, crowd flow prediction, and
trajectory generation. At the same time, it helps deep learning scientists and
practitioners understand the fundamental concepts and the open challenges of
the study of human mobility.
- Abstract（参考訳）: 人類の移動性に関する研究は、病気の普及、都市計画、幸福、汚染など、社会の様々な側面に影響を及ぼすため、非常に重要である。
電話記録、GPSトレース、ソーシャルメディア投稿などのデジタルモビリティデータの拡散は、人工知能の卓越した予測力と相まって、深層学習を人間のモビリティに適用するきっかけとなった。
特に、次の位置予測、すなわち個人の将来の位置を予測すること、群衆の流れ予測、すなわち地理的領域のフローを予測すること、軌道生成、すなわち現実的な個人軌道を生成することの3つのタスクに焦点を当てている。
既存の調査では、シングルタスク、データソース、メカニカルあるいは従来の機械学習アプローチにフォーカスしているが、ディープラーニングソリューションの包括的な説明は欠落している。
i)モビリティとディープラーニングに関する基本的な概念、(ii)データソースと公開データセットのレビュー、(iii)ディープラーニングモデルの説明、(iv)関連するオープンチャレンジに関する議論。
我々の調査は、次の位置予測、群集の流れ予測、軌道生成に対する先進的なディープラーニングソリューションのガイドである。
同時に、これは深層学習の科学者や実践者が人間のモビリティ研究の基本的な概念とオープンな課題を理解するのに役立つ。
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