論文の概要: A Cluster-Based Trip Prediction Graph Neural Network Model for Bike Sharing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00720v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 15:47:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 15:27:08.602890
• Title: A Cluster-Based Trip Prediction Graph Neural Network Model for Bike Sharing Systems
• Title（参考訳）: 自転車共有システムのためのクラスタベーストリプ予測グラフニューラルネットワークモデル
• Authors: B\'arbara Tavares, Cl\'audia Soares, Manuel Marques
• Abstract要約: 自転車シェアリングシステム(BSS)は革新的な交通サービスとして発展しつつある。 これらのシステムが現在のグローバルな懸念の多くを根絶することにコミットしていることを考えると、BSSの適切な機能を確保することが不可欠である。 ユーザの移行パターンに関する優れた知識は、サービスの品質と運用性に対する決定的な貢献である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1423963702744597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Bike Sharing Systems (BSSs) are emerging as an innovative transportation service. Ensuring the proper functioning of a BSS is crucial given that these systems are committed to eradicating many of the current global concerns, by promoting environmental and economic sustainability and contributing to improving the life quality of the population. Good knowledge of users' transition patterns is a decisive contribution to the quality and operability of the service. The analogous and unbalanced users' transition patterns cause these systems to suffer from bicycle imbalance, leading to a drastic customer loss in the long term. Strategies for bicycle rebalancing become important to tackle this problem and for this, bicycle traffic prediction is essential, as it allows to operate more efficiently and to react in advance. In this work, we propose a bicycle trips predictor based on Graph Neural Network embeddings, taking into consideration station groupings, meteorology conditions, geographical distances, and trip patterns. We evaluated our approach in the New York City BSS (CitiBike) data and compared it with four baselines, including the non-clustered approach. To address our problem's specificities, we developed the Adaptive Transition Constraint Clustering Plus (AdaTC+) algorithm, eliminating shortcomings of previous work. Our experiments evidence the clustering pertinence (88% accuracy compared with 83% without clustering) and which clustering technique best suits this problem. Accuracy on the Link Prediction task is always higher for AdaTC+ than benchmark clustering methods when the stations are the same, while not degrading performance when the network is upgraded, in a mismatch with the trained model.
• Abstract（参考訳）: 自転車シェアリングシステム(BSS)は革新的な交通サービスとして発展しつつある。 bssの適切な機能を保証することは、これらのシステムが、環境と経済の持続可能性を促進し、人々の生活の質を改善するために貢献することによって、現在の世界の多くの懸念を根絶することにコミットしていることを考えれば重要である。 ユーザの移行パターンに関する優れた知識は、サービスの品質と運用性に対する決定的な貢献である。 類似および不均衡な利用者の移行パターンは、これらのシステムが自転車の不均衡に悩まされ、長期的には顧客の損失が激化する。 自転車再バランスの戦略は、この問題に対処するために重要となり、自転車の交通予測は、より効率的に運転でき、事前に反応できるため、不可欠である。 本研究では,駅群,気象条件,地理的距離,旅行パターンを考慮した,グラフニューラルネットワークの埋め込みに基づく自転車旅行予測手法を提案する。 ニューヨーク市のBSS(CitiBike)データによるアプローチを評価し,非クラスタ化アプローチを含む4つのベースラインと比較した。 問題の特異性に対処するために,適応的遷移制約クラスタリングプラス (adatc+) アルゴリズムを開発し,これまでの作業の欠点を解消した。 実験の結果,クラスタリングの精度は88%で,クラスタリングなしでは83%であり,クラスタリング技術が問題に最も適していることがわかった。 adatc+のリンク予測タスクの精度は、ステーションが同じ場合のベンチマーククラスタリング法よりも常に高いが、ネットワークがアップグレードされた場合のパフォーマンスは低下しない。

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