論文の概要: Region Invariant Normalizing Flows for Mobility Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05738v1
- Date: Mon, 13 Sep 2021 06:54:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-15 09:13:59.821417
- Title: Region Invariant Normalizing Flows for Mobility Transfer
- Title(参考訳): 移動移動のための領域不変正規化フロー
- Authors: Vinayak Gupta and Srikanta Bedathur
- Abstract要約: 本稿では,連続時間位置予測のためのREFORMDという新しい移動学習フレームワークを提案する。
MTPPおよび時空間流の領域特異的チェインダイナミクスの進化を捉えた。
本モデルでは, 連続時間列のモデル化における最先端手法を著しく上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.776855783688713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There exists a high variability in mobility data volumes across different
regions, which deteriorates the performance of spatial recommender systems that
rely on region-specific data. In this paper, we propose a novel transfer
learning framework called REFORMD, for continuous-time location prediction for
regions with sparse checkin data. Specifically, we model user-specific
checkin-sequences in a region using a marked temporal point process (MTPP) with
normalizing flows to learn the inter-checkin time and geo-distributions. Later,
we transfer the model parameters of spatial and temporal flows trained on a
data-rich origin region for the next check-in and time prediction in a target
region with scarce checkin data. We capture the evolving region-specific
checkin dynamics for MTPP and spatial-temporal flows by maximizing the joint
likelihood of next checkin with three channels (1) checkin-category prediction,
(2) checkin-time prediction, and (3) travel distance prediction. Extensive
experiments on different user mobility datasets across the U.S. and Japan show
that our model significantly outperforms state-of-the-art methods for modeling
continuous-time sequences. Moreover, we also show that REFORMD can be easily
adapted for product recommendations i.e., sequences without any spatial
component.
- Abstract(参考訳): 異なる領域にまたがる移動データ量には高いばらつきがあり、地域固有のデータに依存する空間レコメンデータシステムの性能が低下する。
本稿では,スパースチェックインデータを用いた領域の連続的位置予測のためのREFORMDという新しい移動学習フレームワークを提案する。
具体的には,MTPPプロセスと正規化フローを用いて,地域内におけるユーザ固有のチェックインシーケンスをモデル化し,チェックイン時間と地理的分布を学習する。
その後,データリッチオリジン領域でトレーニングされた空間的および時間的流れのモデルパラメータを,チェックインデータが少ない対象領域で次のチェックインと時間予測のために転送する。
MTPPと時空間流の領域特異的なチェックインダイナミクスは,(1)チェックインカテゴリー予測,(2)チェックイン時間予測,(3)旅行距離予測の3つのチャネルで,次のチェックインの結合可能性の最大化によって得られる。
米国と日本のさまざまなユーザモビリティデータセットに関する広範囲な実験により、このモデルが連続時間系列のモデリングにおいて最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。
さらに,reformedは製品推奨,すなわち空間的要素を伴わないシーケンスに容易に適応できることを示した。
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