論文の概要: City-scale synthetic individual-level vehicle trip data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03273v3
- Date: Wed, 1 Feb 2023 09:11:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:36:34.621136
- Title: City-scale synthetic individual-level vehicle trip data
- Title（参考訳）: 都市規模総合自動車旅行データ
- Authors: Guilong Li, Yixian Chen, Yimin Wang, Zhi Yu, Peilin Nie, Zhaocheng He
- Abstract要約: 歴史的旅行データに基づいて,都市規模で個別レベルの自動車旅行データセットを作成した。
その結果, 合成データは集約レベルにおける実データと一致し, 個人の観点からは妥当であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.191606231133951
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Trip data that records each vehicle's trip activity on the road network
describes the operation of urban traffic from the individual perspective, and
it is extremely valuable for transportation research. However, restricted by
data privacy, the trip data of individual-level cannot be opened for all
researchers, while the need for it is very urgent. In this paper, we produce a
city-scale synthetic individual-level vehicle trip dataset by generating for
each individual based on the historical trip data, where the availability and
trip data privacy protection are balanced. Privacy protection inevitably
affects the availability of data. Therefore, we have conducted numerous
experiments to demonstrate the performance and reliability of the synthetic
data in different dimensions and at different granularities to help users
properly judge the tasks it can perform. The result shows that the synthetic
data is consistent with the real data (i.e., historical data) on the aggregated
level and reasonable from the individual perspective.
- Abstract（参考訳）: 道路網上の各車両の走行行動を記録するトリップデータは、個々の視点から都市交通の運行を記述しており、交通研究には極めて有用である。
しかし、データプライバシによって制限されているため、個々のレベルのトリップデータはすべての研究者に対して公開できない。
本稿では,都市規模での個人レベルの自動車走行データを作成し,各個人に対して過去の旅行データに基づいて,可用性と旅行データのプライバシ保護のバランスをとる。
プライバシー保護は必然的にデータの可用性に影響を及ぼす。
そこで我々は,様々な次元および粒度の合成データの性能と信頼性を実証する実験を数多く実施し,ユーザが実行可能なタスクを適切に判断できるように支援した。
その結果、合成データは、集約されたレベルでの実データ(すなわち歴史的データ)と一致し、個々の観点から合理的であることが示された。
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