論文の概要: Tensor Dirichlet Process Multinomial Mixture Model for Passenger Trajectory Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13794v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 21:44:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 19:08:45.577518
• Title: Tensor Dirichlet Process Multinomial Mixture Model for Passenger Trajectory Clustering
• Title（参考訳）: テンソルディリクレ過程多項混合モデルによる乗客軌道クラスタリング
• Authors: Ziyue Li, Hao Yan, Chen Zhang, Andi Wang, Wolfgang Ketter, Lijun Sun, Fugee Tsung
• Abstract要約: 我々は新しいディリクレプロセス多項モデル(Tensor-DPMM)を提案する。 テンソルを介して多次元旅行情報の多モード・階層構造を保存し,一段階的にクラスタ化するように設計されている。 また、Dirichlet Processを使用して、既存のクラスタに割り当てられた乗客の確率を決定するか、新しいクラスタを作成することで、クラスタの数を自動で決定する機能も備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.51161506280304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Passenger clustering based on travel records is essential for transportation operators. However, existing methods cannot easily cluster the passengers due to the hierarchical structure of the passenger trip information, namely: each passenger has multiple trips, and each trip contains multi-dimensional multi-mode information. Furthermore, existing approaches rely on an accurate specification of the clustering number to start, which is difficult when millions of commuters are using the transport systems on a daily basis. In this paper, we propose a novel Tensor Dirichlet Process Multinomial Mixture model (Tensor-DPMM), which is designed to preserve the multi-mode and hierarchical structure of the multi-dimensional trip information via tensor, and cluster them in a unified one-step manner. The model also has the ability to determine the number of clusters automatically by using the Dirichlet Process to decide the probabilities for a passenger to be either assigned in an existing cluster or to create a new cluster: This allows our model to grow the clusters as needed in a dynamic manner. Finally, existing methods do not consider spatial semantic graphs such as geographical proximity and functional similarity between the locations, which may cause inaccurate clustering. To this end, we further propose a variant of our model, namely the Tensor-DPMM with Graph. For the algorithm, we propose a tensor Collapsed Gibbs Sampling method, with an innovative step of "disband and relocating", which disbands clusters with too small amount of members and relocates them to the remaining clustering. This avoids uncontrollable growing amounts of clusters. A case study based on Hong Kong metro passenger data is conducted to demonstrate the automatic process of learning the number of clusters, and the learned clusters are better in within-cluster compactness and cross-cluster separateness.
• Abstract（参考訳）: 移動記録に基づく乗客クラスタリングは交通事業者にとって不可欠である。 しかし、既存の方法では、旅客旅行情報の階層構造、すなわち、各乗客が複数の旅行をしており、各旅行には多次元多モード情報が含まれるため、乗客のクラスタリングが困難である。 さらに、既存のアプローチはクラスタリング番号の正確な仕様に依存しており、何百万人もの通勤者が日常的に輸送システムを使っている場合、難しい。 本稿では,テンソルを用いた多次元旅行情報の多モード・階層構造を保存し,それらを一段階的にクラスタリングする新しいテンソル・ディリクレ・プロセス多相混合モデル(Tensor-DPMM)を提案する。 モデルには、dirichletプロセスを使用して自動的にクラスタ数を決定する機能もあり、乗客が既存のクラスタに割り当てられるか、新しいクラスタを作成するかを決定することができます。 最後に、既存の手法では、位置間の地理的近接や機能的類似性のような空間意味グラフを考慮せず、不正確なクラスタリングを引き起こす可能性がある。 そこで本研究では,このモデル,すなわちグラフ付きTensor-DPMMを提案する。 そこで本アルゴリズムでは,小人数のメンバでクラスタを分割し,残りのクラスタに移動させる「分割と移動」という革新的なステップで,テンソルのCollapsed Gibbs Smpling法を提案する。 これにより、制御不能なクラスタの増加が回避される。 香港の地下鉄利用者データに基づくケーススタディにより,クラスタ数の自動学習プロセスが実証され,クラスタ内コンパクト性とクラスタ間分離性が向上した。

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