論文の概要: MobilityGPT: Enhanced Human Mobility Modeling with a GPT model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03264v2
- Date: Thu, 23 May 2024 17:55:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 07:09:37.102699
- Title: MobilityGPT: Enhanced Human Mobility Modeling with a GPT model
- Title（参考訳）: MobilityGPT: GPTモデルによる強化された人体モビリティモデリング
- Authors: Ammar Haydari, Dongjie Chen, Zhengfeng Lai, Michael Zhang, Chen-Nee Chuah,
- Abstract要約: 我々はこれらの問題に対処するために、自己回帰生成タスクとして、人間のモビリティモデリングを再構築する。
本稿では,ジオスパティカル・アウェア・ジェネレーティブ・モデルであるモビリティGPTを提案する。
実世界のデータセットの実験では、モビリティGPTは最先端の手法よりも優れたパフォーマンスを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.01839817432357
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative models have shown promising results in capturing human mobility characteristics and generating synthetic trajectories. However, it remains challenging to ensure that the generated geospatial mobility data is semantically realistic, including consistent location sequences, and reflects real-world characteristics, such as constraining on geospatial limits. We reformat human mobility modeling as an autoregressive generation task to address these issues, leveraging the Generative Pre-trained Transformer (GPT) architecture. To ensure its controllable generation to alleviate the above challenges, we propose a geospatially-aware generative model, MobilityGPT. We propose a gravity-based sampling method to train a transformer for semantic sequence similarity. Then, we constrained the training process via a road connectivity matrix that provides the connectivity of sequences in trajectory generation, thereby keeping generated trajectories in geospatial limits. Lastly, we proposed to construct a preference dataset for fine-tuning MobilityGPT via Reinforcement Learning from Trajectory Feedback (RLTF) mechanism, which minimizes the travel distance between training and the synthetically generated trajectories. Experiments on real-world datasets demonstrate MobilityGPT's superior performance over state-of-the-art methods in generating high-quality mobility trajectories that are closest to real data in terms of origin-destination similarity, trip length, travel radius, link, and gravity distributions.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルは、人間の移動特性を捉え、合成軌道を生成するという有望な結果を示している。
しかし、生成した地理空間移動データが一貫した位置列を含む意味的に現実的であることを保証することは依然として困難であり、地理空間的制限の制約のような現実世界の特徴を反映している。
我々は,これらの問題に対処する自己回帰生成タスクとして,GPT(Generative Pre-trained Transformer)アーキテクチャを活用して,人間のモビリティモデリングを再構築する。
上記の課題を解決するための制御可能な生成を保証するため,ジオスパティカル・アウェア・ジェネレーティブ・モデルであるモビリティGPTを提案する。
そこで本研究では,意味配列の類似性について,変圧器を訓練するための重力に基づくサンプリング手法を提案する。
そして, 道路接続行列を用いて, 軌道生成におけるシーケンスの接続性を提供し, 生成した軌道を空間的限界内に保持する訓練過程を制約した。
最後に,RLTF(Reinforcement Learning from Trajectory Feedback)機構を用いて,微調整モビリティGPTの選好データセットを構築することを提案する。
実世界のデータセットに関する実験は、モビリティGPTが最先端の手法よりも優れた性能を示しており、原点-終点類似性、旅行距離、走行半径、リンク、重力分布の点で実データに最も近い高品質なモビリティ軌道を生成する。
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