論文の概要: Regions are Who Walk Them: a Large Pre-trained Spatiotemporal Model Based on Human Mobility for Ubiquitous Urban Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10471v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 11:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 14:56:43.570174
• Title: Regions are Who Walk Them: a Large Pre-trained Spatiotemporal Model Based on Human Mobility for Ubiquitous Urban Sensing
• Title（参考訳）: 歩行する地域:ユビキタス都市センシングのための人力移動に基づく大規模事前訓練時空間モデル
• Authors: Ruixing Zhang, Liangzhe Han, Leilei Sun, Yunqi Liu, Jibin Wang, Weifeng Lv
• Abstract要約: 本研究では,人体移動データに含まれるリッチな情報を活用するために,トラジェクトリ(RAW)に基づく大規模時空間モデルを提案する。 提案手法は,人間の移動データのみに特色を持たず,ユーザのプロファイリングや地域分析に一定の関連性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.48869607589127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User profiling and region analysis are two tasks of significant commercial value. However, in practical applications, modeling different features typically involves four main steps: data preparation, data processing, model establishment, evaluation, and optimization. This process is time-consuming and labor-intensive. Repeating this workflow for each feature results in abundant development time for tasks and a reduced overall volume of task development. Indeed, human mobility data contains a wealth of information. Several successful cases suggest that conducting in-depth analysis of population movement data could potentially yield meaningful profiles about users and areas. Nonetheless, most related works have not thoroughly utilized the semantic information within human mobility data and trained on a fixed number of the regions. To tap into the rich information within population movement, based on the perspective that Regions Are Who walk them, we propose a large spatiotemporal model based on trajectories (RAW). It possesses the following characteristics: 1) Tailored for trajectory data, introducing a GPT-like structure with a parameter count of up to 1B; 2) Introducing a spatiotemporal fine-tuning module, interpreting trajectories as collection of users to derive arbitrary region embedding. This framework allows rapid task development based on the large spatiotemporal model. We conducted extensive experiments to validate the effectiveness of our proposed large spatiotemporal model. It's evident that our proposed method, relying solely on human mobility data without additional features, exhibits a certain level of relevance in user profiling and region analysis. Moreover, our model showcases promising predictive capabilities in trajectory generation tasks based on the current state, offering the potential for further innovative work utilizing this large spatiotemporal model.
• Abstract（参考訳）: ユーザプロファイリングと領域分析は、大きな商業価値を持つ2つのタスクである。 しかし、実際的なアプリケーションでは、データ準備、データ処理、モデルの確立、評価、最適化の4つの主要なステップを含む。 このプロセスは時間と労力がかかります。 このワークフローを各機能に繰り返すと、タスクの開発時間が豊富になり、タスク開発全体のボリュームが減少します。 実際、人間の移動データは豊富な情報を含んでいる。 いくつかの成功事例は、人口移動データの詳細な分析を行うことで、ユーザや地域について有意義なプロファイルが得られる可能性を示唆している。 それにもかかわらず、ほとんどの関連研究は、人間の移動データ内の意味情報を十分に活用してはいない。 人口移動における豊かな情報を活用するために,地域を歩むという観点から,トラジェクトリー(RAW)に基づく大規模な時空間モデルを提案する。 以下の特徴を持つ。 1)1Bまでのパラメータを持つGPT様構造を導入し、軌道データを提供する。 2)空間的微調整モジュールの導入は,任意の領域埋め込みを導出するユーザの集合として軌跡を解釈する。 このフレームワークは大規模な時空間モデルに基づく迅速なタスク開発を可能にする。 提案する大規模時空間モデルの有効性を検証するために広範な実験を行った。 提案手法は,追加機能のない移動度データのみに依存しており,ユーザのプロファイリングや領域分析にある程度の妥当性を示すことが判明した。 さらに,現在状態に基づく軌道生成タスクにおいて有望な予測能力を示し,この大規模時空間モデルを活用したさらなる革新的作業の可能性を示す。

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