論文の概要: Unavailable Transit Feed Specification: Making it Available with Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10323v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 12:17:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 12:41:01.749417
• Title: Unavailable Transit Feed Specification: Making it Available with Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: 不利用可能なトランジットフィード仕様: 繰り返しニューラルネットワークで利用可能に
• Authors: Ludovico Iovino, Phuong T. Nguyen, Amleto Di Salle, Francesco Gallo, Michele Flammini
• Abstract要約: 一般論として、公共交通機関の需要は、使用を拒む声が高まり、その品質が要求される。 本稿では,データマイニングと機械学習技術を活用した革新的な手法を用いて,公共交通機関に関する利用できないデータの利用を目標とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.968417883198374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Studies on public transportation in Europe suggest that European inhabitants use buses in ca. 56% of all public transport travels. One of the critical factors affecting such a percentage and more, in general, the demand for public transport services, with an increasing reluctance to use them, is their quality. End-users can perceive quality from various perspectives, including the availability of information, i.e., the access to details about the transit and the provided services. The approach proposed in this paper, using innovative methodologies resorting on data mining and machine learning techniques, aims to make available the unavailable data about public transport. In particular, by mining GPS traces, we manage to reconstruct the complete transit graph of public transport. The approach has been successfully validated on a real dataset collected from the local bus system of the city of L'Aquila (Italy). The experimental results demonstrate that the proposed approach and implemented framework are both effective and efficient, thus being ready for deployment.
• Abstract（参考訳）: ヨーロッパにおける公共交通機関の研究は、ヨーロッパ人がcaでバスを使用していることを示唆している。 全公共交通機関の56%を占める。 このような割合に影響を与える重要な要因の1つは、一般に公共交通機関の需要が高まり、それを使うのを拒むことが、その品質である。 エンドユーザは、情報の提供、すなわち、トランジットと提供されたサービスの詳細へのアクセスなど、さまざまな観点から品質を知覚することができる。 本稿では,データマイニングと機械学習技術を活用した革新的な手法を用いて,公共交通機関に関する利用できないデータの利用を目標とする。 特に、GPSの痕跡を採掘することで、公共交通機関の完全なトランジットグラフを再構築することができる。 このアプローチは、L'Aquila市(イタリア)のローカルバスシステムから収集された実際のデータセットで正常に検証されました。 実験の結果,提案手法と実装フレームワークはともに効率的かつ効率的であることを示し,デプロイの準備が整った。

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