論文の概要: Personalized human mobility prediction for HuMob challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12900v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 16:52:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 14:04:12.264097
• Title: Personalized human mobility prediction for HuMob challenge
• Title（参考訳）: HuMobチャレンジのためのパーソナライズされた人間移動予測
• Authors: Masahiro Suzuki, Shomu Furuta, Yusuke Fukazawa
• Abstract要約: 本稿では,人間移動予測のためのデータ分析コンペであるHuMob Challengeに提出したデータ作成手法について説明する。 本研究では,個人の行動軌跡をデータから予測するパーソナライズされたモデルを採用した。 パーソナライズされたモデルの伝統的な特徴工学アプローチにもかかわらず、このモデルは計算コストを低くして合理的に優れた精度が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2644689135150085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explain the methodology used to create the data submitted to HuMob Challenge, a data analysis competition for human mobility prediction. We adopted a personalized model to predict the individual's movement trajectory from their data, instead of predicting from the overall movement, based on the hypothesis that human movement is unique to each person. We devised the features such as the date and time, activity time, days of the week, time of day, and frequency of visits to POI (Point of Interest). As additional features, we incorporated the movement of other individuals with similar behavior patterns through the employment of clustering. The machine learning model we adopted was the Support Vector Regression (SVR). We performed accuracy through offline assessment and carried out feature selection and parameter tuning. Although overall dataset provided consists of 100,000 users trajectory, our method use only 20,000 target users data, and do not need to use other 80,000 data. Despite the personalized model's traditional feature engineering approach, this model yields reasonably good accuracy with lower computational cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間移動予測のためのデータ分析コンペであるHuMob Challengeに提出したデータ作成手法について説明する。 本研究では,個人の運動軌跡を予測するためのパーソナライズドモデルを採用し,個人の行動は個人に固有のものであるという仮説に基づいて,全体の動きから予測するのではなく,個人データから個人の動き軌跡を予測する。 我々は,日時,活動時間,週日,日時,POI訪問頻度などの特徴を考案した。 付加的な特徴として,クラスタリングの活用を通じて,類似の行動パターンを持つ他者の運動を取り入れた。 私たちが採用した機械学習モデルは、Support Vector Regression(SVR)です。 オフライン評価を行い,特徴選択とパラメータチューニングを行った。 提供される全体のデータセットは10万のユーザ軌道で構成されていますが、我々の方法は2万のユーザデータしか使用していません。 パーソナライズされたモデルの伝統的な特徴工学アプローチにもかかわらず、このモデルは計算コストを低くして合理的に優れた精度が得られる。

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