論文の概要: Jointly spatial-temporal representation learning for individual
trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04055v2
- Date: Mon, 11 Dec 2023 13:59:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 12:24:36.148264
- Title: Jointly spatial-temporal representation learning for individual
trajectories
- Title（参考訳）: 個人軌跡の空間空間的表現学習
- Authors: Fei Huang, Jianrong Lv and Yang Yue
- Abstract要約: 本稿では、学習可能な時空間依存を軌跡表現にフォーマル化する時空間共同表現学習法(ST-GraphRL)を提案する。
実世界の3つの人間の移動性データセットを用いて,ST-GraphRLは,移動時空間分布の予測と,空間時空間相関の高い軌道類似性の保存において,すべてのベースラインモデルより優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.318791393724524
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Individual trajectories, rich in human-environment interaction information
across space and time, serve as vital inputs for geospatial foundation models
(GeoFMs). However, existing attempts at learning trajectory representations
have overlooked the implicit spatial-temporal dependency within trajectories,
failing to encode such dependency in a deep learning-friendly format. That
poses a challenge in obtaining general-purpose trajectory representations.
Therefore, this paper proposes a spatial-temporal joint representation learning
method (ST-GraphRL) to formalize learnable spatial-temporal dependencies into
trajectory representations. The proposed ST-GraphRL consists of three
compositions: (i) a weighted directed spatial-temporal graph to explicitly
construct mobility interactions in both space and time dimensions; (ii) a
two-stage jointly encoder (i.e., decoupling and fusion), to learn entangled
spatial-temporal dependencies by independently decomposing and jointly
aggregating space and time information; (iii) a decoder guides ST-GraphRL to
learn explicit mobility regularities by simulating the spatial-temporal
distributions of trajectories. Tested on three real-world human mobility
datasets, the proposed ST-GraphRL outperformed all the baseline models in
predicting movement spatial-temporal distributions and preserving trajectory
similarity with high spatial-temporal correlations. Analyzing spatial-temporal
features presented in latent space validates that ST-GraphRL understands
spatial-temporal patterns. This study may also benefit representation learnings
of other geospatial data to achieve general-purpose data representations and
advance GeoFMs development.
- Abstract（参考訳）: 空間と時間にわたる人間と環境の相互作用情報に富んだ個々の軌道は、地理空間基盤モデル(GeoFM)の重要な入力となる。
しかし、軌道表現を学習しようとする試みは、軌道内における暗黙の空間-時間依存を見落としており、そのような依存を深層学習フレンドリーな形式にエンコードできていない。
これは汎用軌跡表現を得る上での課題である。
そこで本稿では,学習可能な時空間依存を軌道表現に変換するための時空間共同表現学習法(ST-GraphRL)を提案する。
提案したST-GraphRLは3つの構成からなる。
(i)空間次元と時間次元の両方の移動性相互作用を明示的に構築する重み付き空間時間グラフ
二 空間及び時刻情報を独立に分解し、統合することにより、絡み合う空間的-時間的依存関係を学ぶ二段階共同エンコーダ(デカップリング及び融合)
(iii)デコーダは、軌道の空間-時間分布をシミュレートして、st-graphrlに明示的なモビリティの正則性を学習させる。
実世界の3つの人間の移動性データセットを用いて,ST-GraphRLは,移動時空間分布の予測と,空間時空間相関の高い軌道類似性の保存において,すべてのベースラインモデルより優れていた。
潜在空間で提示される時空間的特徴の分析は、ST-GraphRLが時空間的パターンを理解することを検証する。
本研究は,他の地理空間データの表現学習にも有効であり,汎用的なデータ表現とジオfms開発を前進させる。
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