論文の概要: Context-aware multi-head self-attentional neural network model for next location prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01953v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 23:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 19:12:54.144529
• Title: Context-aware multi-head self-attentional neural network model for next location prediction
• Title（参考訳）: 次の位置予測のためのコンテキストアウェアマルチヘッド自己アテンショナルニューラルネットワークモデル
• Authors: Ye Hong, Yatao Zhang, Konrad Schindler, Martin Raubal
• Abstract要約: 我々は、歴史的位置情報から位置パターンを学習するマルチヘッド自己注意ニューラルネットワーク(A)を利用する。 提案モデルが他の最先端予測モデルより優れていることを示す。 我々は,提案モデルが文脈を考慮した移動予測に不可欠であると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.328076039758603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate activity location prediction is a crucial component of many mobility applications and is particularly required to develop personalized, sustainable transportation systems. Despite the widespread adoption of deep learning models, next location prediction models lack a comprehensive discussion and integration of mobility-related spatio-temporal contexts. Here, we utilize a multi-head self-attentional (MHSA) neural network that learns location transition patterns from historical location visits, their visit time and activity duration, as well as their surrounding land use functions, to infer an individual's next location. Specifically, we adopt point-of-interest data and latent Dirichlet allocation for representing locations' land use contexts at multiple spatial scales, generate embedding vectors of the spatio-temporal features, and learn to predict the next location with an MHSA network. Through experiments on two large-scale GNSS tracking datasets, we demonstrate that the proposed model outperforms other state-of-the-art prediction models, and reveal the contribution of various spatio-temporal contexts to the model's performance. Moreover, we find that the model trained on population data achieves higher prediction performance with fewer parameters than individual-level models due to learning from collective movement patterns. We also reveal mobility conducted in the recent past and one week before has the largest influence on the current prediction, showing that learning from a subset of the historical mobility is sufficient to obtain an accurate location prediction result. We believe that the proposed model is vital for context-aware mobility prediction. The gained insights will help to understand location prediction models and promote their implementation for mobility applications.
• Abstract（参考訳）: 正確な活動位置予測は多くのモビリティアプリケーションにおいて重要な要素であり、特にパーソナライズされた持続可能な輸送システムを開発するために必要である。 ディープラーニングモデルの普及にもかかわらず、次の位置予測モデルは、モビリティに関連する時空間コンテキストの包括的な議論と統合を欠いている。 本稿では,マルチヘッド・セルフ・アテンション(mhsa)ニューラルネットワークを用いて,過去の場所訪問,訪問時間,活動時間,周辺の土地利用機能から位置遷移パターンを学習し,個人の次の位置を推定する。 具体的には,複数の空間的スケールで場所の土地利用コンテキストを表現し,時空間的特徴の埋め込みベクトルを生成し,mhsaネットワークを用いて次の位置を予測することを学ぶ。 2つの大規模GNSS追跡データセットの実験を通して、提案モデルが他の最先端予測モデルより優れており、様々な時空間がモデルの性能に与える影響を明らかにする。 さらに,集団行動パターンからの学習により,個体群データに基づくモデルが個人レベルでのモデルよりも少ないパラメータで高い予測性能を達成することがわかった。 また,過去および1週間前に実施したモビリティが現在の予測に最も大きな影響を与え,過去のモビリティのサブセットからの学習が正確な位置予測結果を得るために十分であることを示す。 我々は,提案モデルがコンテキスト認識モビリティ予測に不可欠であると考えている。 得られた洞察は、位置予測モデルを理解し、モビリティアプリケーションの実装を促進するのに役立つだろう。

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