論文の概要: GenSTL: General Sparse Trajectory Learning via Auto-regressive Generation of Feature Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07232v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 15:49:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-13 16:42:38.198783
• Title: GenSTL: General Sparse Trajectory Learning via Auto-regressive Generation of Feature Domains
• Title（参考訳）: GenSTL:特徴領域の自動回帰生成による一般スパース軌道学習
• Authors: Yan Lin, Jilin Hu, Shengnan Guo, Bin Yang, Christian S. Jensen, Youfang Lin, Huaiyu Wan
• Abstract要約: 本稿では,新しい軌跡学習フレームワークGenSTLを提案する。 自己回帰的な特徴領域の生成を用いて、スパース軌道と高密度領域との間の接続を形成するように事前訓練されている。 2つの実世界の軌道データセットの実験は、異なるサンプリング間隔でスパース軌道と競合するフレームワークの能力に関する洞察を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.669502381935985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectories are sequences of timestamped location samples. In sparse trajectories, the locations are sampled infrequently; and while such trajectories are prevalent in real-world settings, they are challenging to use to enable high-quality transportation-related applications. Current methodologies either assume densely sampled and accurately map-matched trajectories, or they rely on two-stage schemes, yielding sub-optimal applications. To extend the utility of sparse trajectories, we propose a novel sparse trajectory learning framework, GenSTL. The framework is pre-trained to form connections between sparse trajectories and dense counterparts using auto-regressive generation of feature domains. GenSTL can subsequently be applied directly in downstream tasks, or it can be fine-tuned first. This way, GenSTL eliminates the reliance on the availability of large-scale dense and map-matched trajectory data. The inclusion of a well-crafted feature domain encoding layer and a hierarchical masked trajectory encoder enhances GenSTL's learning capabilities and adaptability. Experiments on two real-world trajectory datasets offer insight into the framework's ability to contend with sparse trajectories with different sampling intervals and its versatility across different downstream tasks, thus offering evidence of its practicality in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 軌道はタイムスタンプされた位置サンプルのシーケンスである。 スパーストラジェクトリーでは、場所は頻繁にサンプリングされ、現実世界ではそのような軌道が一般的であるが、高品質の輸送関連アプリケーションを実現するために利用することは困難である。 現在の手法では、密集したサンプルと正確にマッピングされた軌跡を仮定するか、2段階のスキームに依存し、準最適応用をもたらす。 スパーストラジェクタ(sparse trajectories)の有用性を拡張するために,新しいスパース軌道学習フレームワークgenstlを提案する。 このフレームワークは、自己回帰的な特徴領域の生成を用いてスパース軌道と高密度領域の間の接続を形成するために事前訓練されている。 genstlはその後、下流タスクに直接適用することも、最初に微調整することもできる。 これにより、GenSTLは、大規模密集トラジェクトリデータとマップマッチングトラジェクトリデータの可用性に依存しない。 精巧な特徴領域エンコーディング層と階層的マスクド軌道エンコーダを含むことで、genstlの学習能力と適応性が向上する。 2つの実世界の軌道データセットに関する実験は、異なるサンプリング間隔のスパースな軌道と競合するフレームワークの能力と、異なる下流のタスクにまたがる汎用性に関する洞察を与え、実世界のアプリケーションで実用性を示す。

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