論文の概要: Distribution-Based Trajectory Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05123v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 07:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 22:23:05.840280
• Title: Distribution-Based Trajectory Clustering
• Title（参考訳）: 分布に基づく軌道クラスタリング
• Authors: Zi Jing Wang, Ye Zhu, Kai Ming Ting
• Abstract要約: 軌道クラスタリングは、軌道データの共通パターンの発見を可能にする。 距離測定には高い計算コストと低い忠実度という2つの課題がある。 我々は,最近の分散カーネル(IDK)を3つの課題に対処するための主要なツールとして利用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.781854651899705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory clustering enables the discovery of common patterns in trajectory data. Current methods of trajectory clustering rely on a distance measure between two points in order to measure the dissimilarity between two trajectories. The distance measures employed have two challenges: high computational cost and low fidelity. Independent of the distance measure employed, existing clustering algorithms have another challenge: either effectiveness issues or high time complexity. In this paper, we propose to use a recent Isolation Distributional Kernel (IDK) as the main tool to meet all three challenges. The new IDK-based clustering algorithm, called TIDKC, makes full use of the distributional kernel for trajectory similarity measuring and clustering. TIDKC identifies non-linearly separable clusters with irregular shapes and varied densities in linear time. It does not rely on random initialisation and is robust to outliers. An extensive evaluation on 7 large real-world trajectory datasets confirms that IDK is more effective in capturing complex structures in trajectories than traditional and deep learning-based distance measures. Furthermore, the proposed TIDKC has superior clustering performance and efficiency to existing trajectory clustering algorithms.
• Abstract（参考訳）: 軌道クラスタリングは、軌道データの共通パターンの発見を可能にする。 現在の軌道クラスタリングの方法は、2つの軌道間の相似性を測定するために2つの点間の距離測度に依存する。 距離測定には高い計算コストと低い忠実度という2つの課題がある。 既存のクラスタリングアルゴリズムが採用する距離測定とは独立に、別の課題がある。 本稿では,最近の分散カーネル(IDK)を3つの課題に対処するための主要なツールとして用いることを提案する。 TIDKCと呼ばれる新しいIDKベースのクラスタリングアルゴリズムは、軌道類似度測定とクラスタリングに分散カーネルをフル活用する。 TIDKCは不規則な形状と線形時間における密度の異なる非線形分離性クラスターを同定する。 ランダム初期化に依存しず、外れ値に対して堅牢である。 7つの大規模実世界の軌跡データセットの広範な評価により、IDKは従来の深層学習に基づく距離測定よりも、軌跡内の複雑な構造を捉えるのに効果的であることが示された。 さらに,提案したTIDKCは,既存のトラジェクトリクラスタリングアルゴリズムよりもクラスタリング性能と効率が優れている。

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