論文の概要: Activity-aware Human Mobility Prediction with Hierarchical Graph Attention Recurrent Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07765v4
• Date: Tue, 31 Dec 2024 05:46:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 14:33:51.789067
• Title: Activity-aware Human Mobility Prediction with Hierarchical Graph Attention Recurrent Network
• Title（参考訳）: 階層型グラフアテンションリカレントネットワークを用いた活動を考慮した人体移動予測
• Authors: Yihong Tang, Junlin He, Zhan Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,HGARN(Hierarchical Graph Attention Recurrent Network)を用いて人体移動予測を行う。 具体的には、過去の移動記録に基づいて階層グラフを構築し、複雑な時間-活動-位置の依存関係をキャプチャするために階層グラフ注意モジュールを使用する。 モデル評価において,HGARNの既存手法に対して,既存手法(例えば,以前に訪れた場所に戻る)と爆発的手法(すなわち,新しい場所を訪れる)の両方で,HGARNの性能を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09493819953104
• License:
• Abstract: Human mobility prediction is a fundamental task essential for various applications in urban planning, location-based services and intelligent transportation systems. Existing methods often ignore activity information crucial for reasoning human preferences and routines, or adopt a simplified representation of the dependencies between time, activities and locations. To address these issues, we present Hierarchical Graph Attention Recurrent Network (HGARN) for human mobility prediction. Specifically, we construct a hierarchical graph based on past mobility records and employ a Hierarchical Graph Attention Module to capture complex time-activity-location dependencies. This way, HGARN can learn representations with rich human travel semantics to model user preferences at the global level. We also propose a model-agnostic history-enhanced confidence (MAHEC) label to incorporate each user's individual-level preferences. Finally, we introduce a Temporal Module, which employs recurrent structures to jointly predict users' next activities and their associated locations, with the former used as an auxiliary task to enhance the latter prediction. For model evaluation, we test the performance of HGARN against existing state-of-the-art methods in both the recurring (i.e., returning to a previously visited location) and explorative (i.e., visiting a new location) settings. Overall, HGARN outperforms other baselines significantly in all settings based on two real-world human mobility data benchmarks. These findings confirm the important role that human activities play in determining mobility decisions, illustrating the need to develop activity-aware intelligent transportation systems. Source codes of this study are available at https://github.com/YihongT/HGARN.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンモビリティ予測は、都市計画、位置情報サービス、インテリジェント交通システムにおける様々な応用に不可欠な基本課題である。 既存の方法は、人間の嗜好やルーチンの推論に不可欠な活動情報を無視したり、時間、活動、場所間の依存関係を単純化した表現を採用することが多い。 これらの問題に対処するため,HGARN(Hierarchical Graph Attention Recurrent Network)を提案する。 具体的には、過去の移動記録に基づいて階層グラフを構築し、複雑な時間-活動-位置の依存関係をキャプチャするために階層グラフ注意モジュールを使用する。 このようにして、HGARNはリッチな人間の旅行セマンティクスで表現を学び、世界レベルでユーザーの好みをモデル化することができる。 また、各ユーザの個人レベルの嗜好を組み込むため、モデルに依存しない履歴強調信頼ラベル(MAHEC)を提案する。 最後に,ユーザの次の活動と関連する場所を協調的に予測する再帰的構造と,後者の予測を強化する補助的タスクとして使用するテンポラルモジュールを提案する。 モデル評価において,HGARNの既存手法に対して,既存手法(例えば,以前に訪れた場所に戻る)と爆発的手法(すなわち,新しい場所を訪れる)の両方で,HGARNの性能を検証した。 HGARNは、実際の2つの人間のモビリティデータベンチマークに基づいて、すべての設定において、他のベースラインを大きく上回っている。 これらの知見は、人間の活動がモビリティ決定において重要な役割を担い、活動に配慮したインテリジェント交通システムを開発する必要性を浮き彫りにしている。 この研究のソースコードはhttps://github.com/YihongT/HGARN.comで公開されている。

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