論文の概要: DouFu: A Double Fusion Joint Learning Method For Driving Trajectory Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08356v2
• Date: Fri, 14 Oct 2022 05:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 16:59:22.286521
• Title: DouFu: A Double Fusion Joint Learning Method For Driving Trajectory Representation
• Title（参考訳）: DouFu: 軌道表現を駆動するための二重融合統合学習法
• Authors: Han Wang, Zhou Huang, Xiao Zhou, Ganmin Yin, Yi Bao, Yi Zhang
• Abstract要約: 軌道表現型共同学習のための新しい多モード融合モデルDouFuを提案する。 まず、軌道データと都市機能ゾーンから生成された動き、経路、グローバルな特徴を設計する。 グローバルなセマンティック機能により、DouFuは各行に対して包括的な埋め込みを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.321587117066166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driving trajectory representation learning is of great significance for various location-based services, such as driving pattern mining and route recommendation. However, previous representation generation approaches tend to rarely address three challenges: 1) how to represent the intricate semantic intentions of mobility inexpensively; 2) complex and weak spatial-temporal dependencies due to the sparsity and heterogeneity of the trajectory data; 3) route selection preferences and their correlation to driving behavior. In this paper, we propose a novel multimodal fusion model, DouFu, for trajectory representation joint learning, which applies multimodal learning and attention fusion module to capture the internal characteristics of trajectories. We first design movement, route, and global features generated from the trajectory data and urban functional zones and then analyze them respectively with the attention encoder or feed forward network. The attention fusion module incorporates route features with movement features to create a better spatial-temporal embedding. With the global semantic feature, DouFu produces a comprehensive embedding for each trajectory. We evaluate representations generated by our method and other baseline models on classification and clustering tasks. Empirical results show that DouFu outperforms other models in most of the learning algorithms like the linear regression and the support vector machine by more than 10%.
• Abstract（参考訳）: 走行軌道表現学習は、運転パターンマイニングやルートレコメンデーションなど、様々な位置情報ベースのサービスにとって非常に重要である。 しかし、従来の表現生成アプローチは3つの課題にほとんど対処しない。 1) 移動性の複雑な意味的意図を安価に表現する方法 2) 軌道データのスパース性及び不均一性に起因する複雑で弱い時空間依存性 3)経路選択選好と運転行動との関連性 本稿では,多モーダル学習とアテンション融合モジュールを応用し,トラジェクトリの内部特性を捉えた,トラジェクトリ表現型共同学習のための新しい多モーダル融合モデルDouFuを提案する。 まず、軌跡データと都市機能ゾーンから生成された動き、経路、グローバルな特徴を設計し、それぞれアテンションエンコーダまたはフィードフォワードネットワークを用いて分析する。 注意融合モジュールは、より優れた空間的時間的埋め込みを作成するために、移動機能を備えた経路特徴を組み込む。 グローバルなセマンティック機能により、DouFuは各行に対して包括的な埋め込みを生成する。 本手法および他のベースラインモデルによって生成された表現を分類およびクラスタリングタスクで評価する。 実験の結果、doufuは線形回帰やサポートベクターマシンといった学習アルゴリズムのほとんどにおいて、他のモデルよりも10%以上優れていた。

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