論文の概要: Translating Human Mobility Forecasting through Natural Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11481v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 09:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-26 12:27:01.572539
• Title: Translating Human Mobility Forecasting through Natural Language Generation
• Title（参考訳）: 自然言語生成によるヒューマンモビリティ予測の翻訳
• Authors: Hao Xue, Flora D. Salim, Yongli Ren, Charles L. A. Clarke
• Abstract要約: 本稿では,人間の移動度予測問題を,シーケンス・ツー・シーケンス方式で言語翻訳タスクとして扱うことを目的とする。 このパイプラインでは、2分岐ネットワーク ShiFT が設計されている。具体的には、言語生成のための1つのメインブランチと、モビリティパターンを直接学習する1つの補助ブランチで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.727495039722147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing human mobility forecasting models follow the standard design of the time-series prediction model which takes a series of numerical values as input to generate a numerical value as a prediction. Although treating this as a regression problem seems straightforward, incorporating various contextual information such as the semantic category information of each Place-of-Interest (POI) is a necessary step, and often the bottleneck, in designing an effective mobility prediction model. As opposed to the typical approach, we treat forecasting as a translation problem and propose a novel forecasting through a language generation pipeline. The paper aims to address the human mobility forecasting problem as a language translation task in a sequence-to-sequence manner. A mobility-to-language template is first introduced to describe the numerical mobility data as natural language sentences. The core intuition of the human mobility forecasting translation task is to convert the input mobility description sentences into a future mobility description from which the prediction target can be obtained. Under this pipeline, a two-branch network, SHIFT (Translating Human Mobility Forecasting), is designed. Specifically, it consists of one main branch for language generation and one auxiliary branch to directly learn mobility patterns. During the training, we develop a momentum mode for better connecting and training the two branches. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that the proposed SHIFT is effective and presents a new revolutionary approach to forecasting human mobility.
• Abstract（参考訳）: 既存のヒューマンモビリティ予測モデルは、一連の数値値を入力として、予測として数値を生成する時系列予測モデルの標準設計に従っている。 これを回帰問題として扱うことは簡単だが、効果的な移動予測モデルの設計において、各場所(POI)の意味圏情報などの様々な文脈情報を組み込むことが不可欠であり、しばしばボトルネックとなる。 典型的なアプローチとは対照的に,予測を翻訳問題として扱い,言語生成パイプラインによる新しい予測手法を提案する。 本稿は,人間移動予測問題を逐次翻訳タスクとして扱うことを目的としている。 数値モビリティデータを自然言語文として記述するために、最初にモビリティから言語へのテンプレートが導入された。 人間の移動予測翻訳タスクの中核的な直感は、入力された移動度記述文を予測対象が得られる将来の移動度記述に変換することである。 このパイプラインでは、2分岐ネットワーク ShiFT (Translating Human Mobility Forecasting) が設計されている。 具体的には、言語生成のための1つのメインブランチと、モビリティパターンを直接学習する1つの補助ブランチで構成される。 トレーニング中、私たちは2つのブランチの接続とトレーニングを改善するモーメントモードを開発しました。 3つの実世界のデータセットに関する広範な実験は、提案されたシフトが効果的であることを示し、人間の移動を予測する新しい革命的アプローチを示す。

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