論文の概要: Clustering Human Mobility with Multiple Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08524v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 12:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 13:31:20.824683
• Title: Clustering Human Mobility with Multiple Spaces
• Title（参考訳）: マルチスペースによるヒューマンモビリティのクラスタリング
• Authors: Haoji Hu, Haowen Lin, Yao-Yi Chiang
• Abstract要約: 本稿では,移動行動検出のための新しいモビリティクラスタリング手法を提案する。 提案手法は変分オートエンコーダアーキテクチャを用いて,潜在空間と原空間の両方でクラスタリングを同時に行う。 実験の結果,提案手法はトラジェクトリからの移動行動検出において,より精度が高く,解釈性も向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.076957089365676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Human mobility clustering is an important problem for understanding human mobility behaviors (e.g., work and school commutes). Existing methods typically contain two steps: choosing or learning a mobility representation and applying a clustering algorithm to the representation. However, these methods rely on strict visiting orders in trajectories and cannot take advantage of multiple types of mobility representations. This paper proposes a novel mobility clustering method for mobility behavior detection. First, the proposed method contains a permutation-equivalent operation to handle sub-trajectories that might have different visiting orders but similar impacts on mobility behaviors. Second, the proposed method utilizes a variational autoencoder architecture to simultaneously perform clustering in both latent and original spaces. Also, in order to handle the bias of a single latent space, our clustering assignment prediction considers multiple learned latent spaces at different epochs. This way, the proposed method produces accurate results and can provide reliability estimates of each trajectory's cluster assignment. The experiment shows that the proposed method outperformed state-of-the-art methods in mobility behavior detection from trajectories with better accuracy and more interpretability.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンモビリティクラスタリングは、人間のモビリティ行動(仕事や学校通勤など)を理解する上で重要な問題である。 既存の手法は通常、モビリティ表現の選択または学習とクラスタリングアルゴリズムを表現に適用する2つのステップを含む。 しかし,これらの手法はトラジェクトリにおける厳密な訪問順序に依存しており,複数種類のモビリティ表現を活用できない。 本稿では,モビリティ行動検出のための新しいモビリティクラスタリング手法を提案する。 提案手法は,まず,異なる訪問順序を持つが移動行動に類似した影響を持つサブトラジェクトリを扱うための置換等価演算を含む。 第二に,提案手法は変分オートエンコーダアーキテクチャを用いて,潜在空間と原空間の両方でクラスタリングを同時に行う。 また、1つの潜在空間のバイアスに対処するために、クラスタリング割り当て予測は、異なるエポックで複数の学習された潜在空間を考える。 このようにして、提案手法は正確な結果を生成し、各軌道のクラスタ割り当ての信頼性を推定できる。 実験の結果,提案手法はトラジェクトリからの移動行動検出において,より精度が高く,解釈性も向上した。

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