論文の概要: Spatiotemporal-Augmented Graph Neural Networks for Human Mobility Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09381v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 03:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 00:33:32.508781
• Title: Spatiotemporal-Augmented Graph Neural Networks for Human Mobility Simulation
• Title（参考訳）: ヒトモビリティシミュレーションのための時空間型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Yu Wang, Tongya Zheng, Shunyu Liu, Kaixuan Chen, Zunlei Feng, Yunzhi Hao, Mingli Song
• Abstract要約: 位置の動的時間的影響をモデル化する新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは、行動対応を捉えるために様々な時間グラフを構築し、場所の様々な居住地をシミュレートする新しいブランチを構築している。 私たちのコードは公開されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.723611607539176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human mobility patterns have shown significant applications in policy-decision scenarios and economic behavior researches. The human mobility simulation task aims to generate human mobility trajectories given a small set of trajectory data, which have aroused much concern due to the scarcity and sparsity of human mobility data. Existing methods mostly rely on the static relationships of locations, while largely neglect the dynamic spatiotemporal effects of locations. On the one hand, spatiotemporal correspondences of visit distributions reveal the spatial proximity and the functionality similarity of locations. On the other hand, the varying durations in different locations hinder the iterative generation process of the mobility trajectory. Therefore, we propose a novel framework to model the dynamic spatiotemporal effects of locations, namely SpatioTemporal-Augmented gRaph neural networks (STAR). The STAR framework designs various spatiotemporal graphs to capture the spatiotemporal correspondences and builds a novel dwell branch to simulate the varying durations in locations, which is finally optimized in an adversarial manner. The comprehensive experiments over four real datasets for the human mobility simulation have verified the superiority of STAR to state-of-the-art methods. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンモビリティパターンは、政策決定シナリオや経済行動研究に重要な応用が示されている。 人体移動シミュレーションの課題は,人体移動データの希少性や疎大性に懸念を抱く,少数の軌跡データから人体移動軌道を生成することを目的としている。 既存の手法は主に位置の静的な関係に依存するが、場所の動的時空間効果は無視されている。 一方,訪問分布の時空間対応は,場所の空間的近接性と機能的類似性を明らかにする。 一方, 移動経路の反復的生成過程は, 異なる場所における変動持続時間によって阻害される。 そこで我々は,位置の動的時空間効果,すなわち時空間拡張gRaphニューラルネットワーク(STAR)をモデル化する新しい枠組みを提案する。 STARフレームワークは、時空間対応を捉えるために様々な時空間グラフを設計し、位置の変動期間をシミュレートする新しいdwellブランチを構築し、最終的に逆向きに最適化する。 人体移動シミュレーションのための4つの実際のデータセットに対する総合的な実験は、STARの最先端手法に対する優位性を検証した。 私たちのコードは公開されます。

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