論文の概要: AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via Attentional Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00646v1
- Date: Sun, 3 Jan 2021 15:45:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 11:41:16.142985
- Title: AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via Attentional Network
- Title(参考訳): AttnMove: 注意ネットワークによるトラジェクトリリカバリの履歴向上
- Authors: Tong Xia and Yunhan Qi and Jie Feng and Fengli Xu and Funing Sun and
Diansheng Guo and Yong Li
- Abstract要約: AttnMoveと呼ばれる新しい注目ニューラルネットワークベースのモデルを提案し、観測されていない位置を回復することによって個々の軌道を高密度化する。
本研究では,実世界の2つのデータセット上でのモデル評価を行い,最新手法と比較した性能向上を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.685998183691655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A considerable amount of mobility data has been accumulated due to the
proliferation of location-based service. Nevertheless, compared with mobility
data from transportation systems like the GPS module in taxis, this kind of
data is commonly sparse in terms of individual trajectories in the sense that
users do not access mobile services and contribute their data all the time.
Consequently, the sparsity inevitably weakens the practical value of the data
even it has a high user penetration rate. To solve this problem, we propose a
novel attentional neural network-based model, named AttnMove, to densify
individual trajectories by recovering unobserved locations at a fine-grained
spatial-temporal resolution. To tackle the challenges posed by sparsity, we
design various intra- and inter- trajectory attention mechanisms to better
model the mobility regularity of users and fully exploit the periodical pattern
from long-term history. We evaluate our model on two real-world datasets, and
extensive results demonstrate the performance gain compared with the
state-of-the-art methods. This also shows that, by providing high-quality
mobility data, our model can benefit a variety of mobility-oriented down-stream
applications.
- Abstract(参考訳): 位置情報サービスの普及により、かなりの量のモビリティデータが蓄積されている。
しかし、タクシーのGPSモジュールのような輸送システムからの移動データと比較すると、ユーザーはモバイルサービスにアクセスせず、常にデータを提供していないという意味で、個々のトラジェクトリの観点からは、この種のデータは少ない。
これにより、ユーザ浸透率が高い場合でも、必然的にデータの実用価値が低下する。
そこで本研究では,未観測位置を微細な空間時間分解能で復元することにより,個々の軌跡を密度化するための,新しい注目ニューラルネットワークベースモデルAttnMoveを提案する。
本研究では, 利用者の移動規則性をモデル化し, 長期的履歴から周期パターンを完全に活用するために, 軌道内および軌道間注意機構を設計する。
実世界の2つのデータセット上で本モデルを評価し,その性能向上を最先端の手法と比較した。
これはまた、高品質なモビリティデータを提供することで、我々のモデルは様々なモビリティ指向のダウンストリームアプリケーションに利益をもたらすことを示す。
関連論文リスト
- Digital Twin Mobility Profiling: A Spatio-Temporal Graph Learning
Approach [9.56255685195115]
モビリティ・プロファイリングは、モビリティ・データから都市交通の潜在的なパターンを抽出することができる。
デジタルツイン(DT)技術は、コスト効率とパフォーマンス最適化管理の道を開く。
本稿では,移動時ネットワークDTモデルを用いてノードプロファイルを学習するためのデジタルツインモビリティ・プロファイリングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T06:37:43Z) - Rethinking Urban Mobility Prediction: A Super-Multivariate Time Series
Forecasting Approach [71.67506068703314]
長期の都市移動予測は、都市施設やサービスの効果的管理において重要な役割を担っている。
伝統的に、都市移動データはビデオとして構成され、経度と緯度を基本的なピクセルとして扱う。
本研究では,都市におけるモビリティ予測の新たな視点について紹介する。
都市移動データを従来のビデオデータとして単純化するのではなく、複雑な時系列と見なす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T07:39:05Z) - JRDB-Traj: A Dataset and Benchmark for Trajectory Forecasting in Crowds [79.00975648564483]
ロボット工学、自動運転車、ナビゲーションなどの分野で使用される軌道予測モデルは、現実のシナリオにおいて課題に直面している。
このデータセットは、ロボットの観点から、すべてのエージェント、シーンイメージ、ポイントクラウドの位置を含む包括的なデータを提供する。
本研究の目的は,ロボットに対するエージェントの将来の位置を,生の感覚入力データを用いて予測することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T18:59:31Z) - Spatiotemporal-Augmented Graph Neural Networks for Human Mobility
Simulation [30.723611607539176]
位置の動的時間的影響をモデル化する新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは、行動対応を捉えるために様々な時間グラフを構築し、場所の様々な居住地をシミュレートする新しいブランチを構築している。
私たちのコードは公開されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T11:47:45Z) - PDFormer: Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for
Traffic Flow Prediction [78.05103666987655]
空間時空間グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、この問題を解決する最も有望な方法の1つである。
本稿では,交通流の正確な予測を行うために,遅延を意識した動的長距離トランスフォーマー(PDFormer)を提案する。
提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T08:42:40Z) - On Inferring User Socioeconomic Status with Mobility Records [61.0966646857356]
本稿では,DeepSEIと呼ばれる,社会経済に配慮したディープモデルを提案する。
DeepSEIモデルはディープネットワークとリカレントネットワークと呼ばれる2つのネットワークを組み込んでいる。
実際の移動記録データ、POIデータ、住宅価格データについて広範な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T15:07:45Z) - Beyond Transfer Learning: Co-finetuning for Action Localisation [64.07196901012153]
同時に、複数のアップストリームとダウンストリームのタスクで1つのモデルをトレーニングする。
共ファインタニングは、同じデータ量を使用する場合、従来のトランスファーラーニングよりも優れていることを示す。
さらに、複数のアップストリームデータセットへのアプローチを簡単に拡張して、パフォーマンスをさらに向上する方法も示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-08T10:25:47Z) - Learning Self-Modulating Attention in Continuous Time Space with
Applications to Sequential Recommendation [102.24108167002252]
本稿では,複雑で非線形に進化する動的ユーザの嗜好をモデル化する,自己変調型注意ネットワークを提案する。
提案手法がトップNシーケンシャルなレコメンデーションタスクに与える影響を実証的に示すとともに,3つの大規模実世界のデータセットによる結果から,我々のモデルが最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T03:54:11Z) - Generating synthetic mobility data for a realistic population with RNNs
to improve utility and privacy [3.3918638314432936]
本稿では, ディープリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた合成モビリティデータ生成システムを提案する。
本システムは, 個体群分布を入力として, 対応する合成個体群の移動トレースを生成する。
生成したモビリティデータは,個々のレベルでの実際のデータから変化しながら,実際のデータの特徴を保っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-04T13:58:22Z) - Station-to-User Transfer Learning: Towards Explainable User Clustering
Through Latent Trip Signatures Using Tidal-Regularized Non-Negative Matrix
Factorization [4.713006935605146]
この研究は、モビリティデータと、それが都市のモビリティパターンの理解を改善するためにどのように役立つかに焦点を当てている。
そこで我々は,駅レベルの信号から学習した集合パターンを用いて,ユーザレベルの学習を増強する,遅延表現による集合学習フレームワークを提案する。
ワシントンD.C.都市圏の駅機能とユーザプロファイルの質的分析を行い,都市内モビリティ調査を支援する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-27T14:13:56Z) - DETECT: Deep Trajectory Clustering for Mobility-Behavior Analysis [10.335486459171992]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-03T06:09:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。