論文の概要: LightPath: Lightweight and Scalable Path Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10171v1
- Date: Wed, 19 Jul 2023 17:57:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 12:59:58.631702
- Title: LightPath: Lightweight and Scalable Path Representation Learning
- Title（参考訳）: LightPath:軽量でスケーラブルなパス表現学習
- Authors: Sean Bin Yang, Jilin Hu, Chenjuan Guo, Bin Yang and Christian S.
Jensen
- Abstract要約: 軽量でスケーラブルな経路表現学習フレームワークであるLightPathを提案する。
まず,そのフレームワークがパス長に対して優れたスケーラビリティを実現するためのスパースオートエンコーダを提案する。
次に,より堅牢なスパースパスエンコーダの高速なトレーニングを実現するための関係推論フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.916398258535036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Movement paths are used widely in intelligent transportation and smart city
applications. To serve such applications, path representation learning aims to
provide compact representations of paths that enable efficient and accurate
operations when used for different downstream tasks such as path ranking and
travel cost estimation. In many cases, it is attractive that the path
representation learning is lightweight and scalable; in resource-limited
environments and under green computing limitations, it is essential. Yet,
existing path representation learning studies focus on accuracy and pay at most
secondary attention to resource consumption and scalability.
We propose a lightweight and scalable path representation learning framework,
termed LightPath, that aims to reduce resource consumption and achieve
scalability without affecting accuracy, thus enabling broader applicability.
More specifically, we first propose a sparse auto-encoder that ensures that the
framework achieves good scalability with respect to path length. Next, we
propose a relational reasoning framework to enable faster training of more
robust sparse path encoders. We also propose global-local knowledge
distillation to further reduce the size and improve the performance of sparse
path encoders. Finally, we report extensive experiments on two real-world
datasets to offer insight into the efficiency, scalability, and effectiveness
of the proposed framework.
- Abstract（参考訳）: 移動経路はインテリジェント交通やスマートシティの用途で広く利用されている。
このようなアプリケーションを実現するために、経路表現学習は、経路ランキングや旅行コスト推定といった下流の様々なタスクに使用する場合、効率よく正確な操作を可能にする経路のコンパクトな表現を提供することを目的としている。
多くの場合、経路表現学習が軽量でスケーラブルであることは魅力的であり、資源制限のある環境やグリーンコンピューティングの制約下では、必須である。
しかし,既存の経路表現学習研究は精度を重視し,資源消費とスケーラビリティに最も注意を払っている。
本研究では,リソース消費量を削減し,精度に影響を与えずにスケーラビリティを実現することを目的とした,軽量でスケーラブルな経路表現学習フレームワークlightpathを提案する。
より具体的には、我々はまず、パス長に関して優れたスケーラビリティを実現するためのスパースオートエンコーダを提案する。
次に,より堅牢なスパースパスエンコーダの高速トレーニングを可能にする関係推論フレームワークを提案する。
また,より小型化とスパースパスエンコーダの性能向上を図るため,グローバルな知識蒸留も提案する。
最後に,提案フレームワークの効率,スケーラビリティ,有効性に関する洞察を提供するため,実世界の2つのデータセットに関する広範な実験を報告する。
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