論文の概要: Self-supervised Trajectory Representation Learning with Temporal Regularities and Travel Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09510v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 13:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 16:56:48.683132
• Title: Self-supervised Trajectory Representation Learning with Temporal Regularities and Travel Semantics
• Title（参考訳）: 時相正規性と旅行意味論を用いた自己教師付き軌道表現学習
• Authors: Jiawei Jiang, Dayan Pan, Houxing Ren, Xiaohan Jiang, Chao Li, Jingyuan Wang
• Abstract要約: Trajectory Representation Learning (TRL) は空間時間データ分析と管理のための強力なツールである。 既存のTRLの作業は通常、トラジェクトリを通常のシーケンスデータとして扱うが、時間的規則性や旅行意味論といった重要な時空間特性は、完全には利用されない。 本稿では,TemporAl規則と旅行意味論,すなわちSTARTを用いた自己教師付き軌道表現学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.4292825456711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory Representation Learning (TRL) is a powerful tool for spatial-temporal data analysis and management. TRL aims to convert complicated raw trajectories into low-dimensional representation vectors, which can be applied to various downstream tasks, such as trajectory classification, clustering, and similarity computation. Existing TRL works usually treat trajectories as ordinary sequence data, while some important spatial-temporal characteristics, such as temporal regularities and travel semantics, are not fully exploited. To fill this gap, we propose a novel Self-supervised trajectory representation learning framework with TemporAl Regularities and Travel semantics, namely START. The proposed method consists of two stages. The first stage is a Trajectory Pattern-Enhanced Graph Attention Network (TPE-GAT), which converts the road network features and travel semantics into representation vectors of road segments. The second stage is a Time-Aware Trajectory Encoder (TAT-Enc), which encodes representation vectors of road segments in the same trajectory as a trajectory representation vector, meanwhile incorporating temporal regularities with the trajectory representation. Moreover, we also design two self-supervised tasks, i.e., span-masked trajectory recovery and trajectory contrastive learning, to introduce spatial-temporal characteristics of trajectories into the training process of our START framework. The effectiveness of the proposed method is verified by extensive experiments on two large-scale real-world datasets for three downstream tasks. The experiments also demonstrate that our method can be transferred across different cities to adapt heterogeneous trajectory datasets.
• Abstract（参考訳）: Trajectory Representation Learning (TRL) は空間時間データ分析と管理のための強力なツールである。 TRLは、複雑な生の軌跡を低次元の表現ベクトルに変換し、軌道分類、クラスタリング、類似性計算などの様々な下流タスクに適用することを目的としている。 既存のTRL作業は通常、トラジェクトリを通常のシーケンスデータとして扱うが、時間的規則性や旅行意味論といった重要な時空間特性は、完全には利用されない。 このギャップを埋めるために,TemporAl規則と旅行意味論,すなわちSTARTを用いた自己教師付き軌道表現学習フレームワークを提案する。 提案手法は2段階からなる。 最初の段階はTPE-GAT(Trajectory Pattern-Enhanced Graph Attention Network)であり、道路網の特徴と走行意味を道路セグメントの表現ベクトルに変換する。 第2段階は、時間認識軌道エンコーダ(TAT-Enc)であり、軌跡表現ベクトルと同じ軌跡内の道路セグメントの表現ベクトルを符号化し、同時に軌道表現に時間正規性を組み込む。 さらに,トラジェクタの空間的-時間的特性をスタートフレームワークのトレーニングプロセスに導入するために,スパンマッシュ軌道リカバリと軌道コントラスト学習という2つの自己教師付きタスクも設計した。 提案手法の有効性は,3つのダウンストリームタスクに対する2つの大規模実世界データセットの広範な実験により検証された。 また, 異種軌跡データセットを適応させるために, 異種都市間を移動可能であることを示した。

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