論文の概要: Graph Convolutional Networks for traffic anomaly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13637v1
- Date: Fri, 25 Dec 2020 22:36:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 04:38:25.984052
- Title: Graph Convolutional Networks for traffic anomaly
- Title（参考訳）: 交通異常に対するグラフ畳み込みネットワーク
- Authors: Yue Hu, Ao Qu, Dan Work
- Abstract要約: イベント検出は輸送において重要なタスクであり、そのタスクは大規模なイベントが都市交通ネットワークの大部分を破壊した時点のポイントを検出することである。
空間的および時間的交通パターンを完全に把握することは課題であるが、効果的な異常検出には重要な役割を果たす。
我々は, 交通条件を表す有向重み付きグラフ群において, 時間間隔毎に異常を検知する新しい手法で問題を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.172516437934823
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event detection has been an important task in transportation, whose task is
to detect points in time when large events disrupts a large portion of the
urban traffic network. Travel information {Origin-Destination} (OD) matrix data
by map service vendors has large potential to give us insights to discover
historic patterns and distinguish anomalies. However, to fully capture the
spatial and temporal traffic patterns remains a challenge, yet serves a crucial
role for effective anomaly detection. Meanwhile, existing anomaly detection
methods have not well-addressed the extreme data sparsity and high-dimension
challenges, which are common in OD matrix datasets. To tackle these challenges,
we formulate the problem in a novel way, as detecting anomalies in a set of
directed weighted graphs representing the traffic conditions at each time
interval. We further propose \textit{Context augmented Graph Autoencoder}
(\textbf{Con-GAE }), that leverages graph embedding and context embedding
techniques to capture the spatial traffic network patterns while working around
the data sparsity and high-dimensionality issue. Con-GAE adopts an autoencoder
framework and detect anomalies via semi-supervised learning. Extensive
experiments show that our method can achieve up can achieve a 0.1-0.4
improvements of the area under the curve (AUC) score over state-of-art anomaly
detection baselines, when applied on several real-world large scale OD matrix
datasets.
- Abstract（参考訳）: イベント検出は交通機関において重要な課題であり、大規模なイベントが都市交通ネットワークの大部分を破壊したときにポイントを検出する。
地図サービスベンダーによる旅行情報 {Origin-Destination} (OD) 行列データは、歴史的パターンを発見し、異常を識別するための洞察を与える大きな可能性を持っている。
しかしながら、空間的および時間的トラフィックパターンを完全に捉えることは依然として課題であるが、効果的な異常検出には重要な役割を果たす。
一方、既存の異常検出手法は、OD行列データセットに共通する極端なデータ空間と高次元の課題に十分に適応していない。
これらの課題に取り組むため,我々は,各時間帯の交通状況を表す有向重み付きグラフの組における異常を検知する手法として,新しい手法で問題を定式化する。
さらに,データスパーシティと高次元の問題に取り組みながら,空間的トラフィックネットワークパターンをキャプチャするために,グラフ埋め込みとコンテキスト埋め込み技術を活用する \textit{context augmented graph autoencoder} (\textbf{con-gae }) を提案する。
Con-GAEはオートエンコーダフレームワークを採用し、半教師付き学習を通じて異常を検出する。
広範囲な実験により,実世界の大規模od行列データセットに適用すると,auc(auc)スコア下の領域が最先端の異常検出ベースラインよりも0.1-0.4向上することを示した。
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