論文の概要: Diffusion Model for GPS Trajectory Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11582v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 08:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 17:31:39.659534
• Title: Diffusion Model for GPS Trajectory Generation
• Title（参考訳）: GPS軌道生成のための拡散モデル
• Authors: Yuanshao Zhu, Yongchao Ye, Xiangyu Zhao, James J.Q. Yu
• Abstract要約: 高品質なGPSトラジェクトリを生成するための拡散型トラジェクトリ生成(Diff-Traj)フレームワークを提案する。 実験により、Diff-Trajは元の分布を維持しながら高品質な軌道を生成するために直感的に適用可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.909496036168488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the deployment of GPS-enabled devices and data acquisition technology, the massively generated GPS trajectory data provide a core support for advancing spatial-temporal data mining research. Nonetheless, GPS trajectories comprise personal geo-location information, rendering inevitable privacy concerns on plain data. One promising solution to this problem is trajectory generation, replacing the original data with the generated privacy-free ones. However, owing to the complex and stochastic behavior of human activities, generating high-quality trajectories is still in its infancy. To achieve the objective, we propose a diffusion-based trajectory generation (Diff-Traj) framework, effectively integrating the generation capability of the diffusion model and learning from the spatial-temporal features of trajectories. Specifically, we gradually convert real trajectories to noise through a forward trajectory noising process. Then, Diff-Traj reconstructs forged trajectories from the noise by a reverse trajectory denoising process. In addition, we design a trajectory UNet (Traj-UNet) structure to extract trajectory features for noise level prediction during the reverse process. Experiments on two real-world datasets show that Diff-Traj can be intuitively applied to generate high-quality trajectories while retaining the original distribution.
• Abstract（参考訳）: GPS対応機器の配備とデータ取得技術により、巨大に生成されたGPS軌跡データは、時空間データマイニング研究を進めるためのコアサポートを提供する。 それにもかかわらず、GPSトラジェクトリは個人の位置情報で構成されており、プレーンなデータに対して必然的なプライバシー上の懸念を生じさせる。 この問題に対する有望な解決策の1つは軌道生成であり、元のデータをプライバシーのない生成データに置き換える。 しかし、人間の活動の複雑で確率的な行動のため、高品質な軌跡の生成はまだ初期段階にある。 この目的を達成するために,拡散モデルの生成能力を効果的に統合し,軌道の時空間的特徴から学習する拡散に基づく軌道生成(Diff-Traj)フレームワークを提案する。 具体的には、進行軌道ノーミング過程を通じて、実際の軌道を徐々にノイズに変換する。 そして、Diff-Trajは、逆軌跡復調処理により、ノイズから鍛造された軌跡を再構成する。 さらに,逆過程における雑音レベルの予測のためのトラジェクトリ特徴を抽出するトラジェクトリUNet (Traj-UNet) 構造を設計する。 2つの実世界のデータセットの実験は、Diff-Trajが元の分布を維持しながら高品質な軌道を生成するために直感的に適用可能であることを示している。

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