論文の概要: A Survey of Route Recommendations: Methods, Applications, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00284v2
• Date: Sat, 6 Apr 2024 07:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 00:56:58.629202
• Title: A Survey of Route Recommendations: Methods, Applications, and Opportunities
• Title（参考訳）: 経路勧告に関する調査:方法・応用・選択肢
• Authors: Shiming Zhang, Zhipeng Luo, Li Yang, Fei Teng, Tianrui Li,
• Abstract要約: 本調査は、都市コンピューティングに基づくルートレコメンデーション業務の総合的なレビューを提供する。 従来の機械学習と最新のディープラーニングの手法を多数分類する。 本稿では,都市コンピューティングのシナリオにおける経路変換に関する新しい応用を多数提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.248023419047847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, with advanced information technologies deployed citywide, large data volumes and powerful computational resources are intelligentizing modern city development. As an important part of intelligent transportation, route recommendation and its applications are widely used, directly influencing citizens` travel habits. Developing smart and efficient travel routes based on big data (possibly multi-modal) has become a central challenge in route recommendation research. Our survey offers a comprehensive review of route recommendation work based on urban computing. It is organized by the following three parts: 1) Methodology-wise. We categorize a large volume of traditional machine learning and modern deep learning methods. Also, we discuss their historical relations and reveal the edge-cutting progress. 2) Application\-wise. We present numerous novel applications related to route commendation within urban computing scenarios. 3) We discuss current problems and challenges and envision several promising research directions. We believe that this survey can help relevant researchers quickly familiarize themselves with the current state of route recommendation research and then direct them to future research trends.
• Abstract（参考訳）: 今日では、都市全体に展開される高度な情報技術によって、膨大なデータ量と強力な計算資源が、現代の都市開発をインテリジェント化している。 インテリジェント交通の重要な部分として、ルートレコメンデーションとその応用が広く使われ、市民の旅行習慣に直接影響を与えている。 ビッグデータ(おそらくマルチモーダル)に基づくスマートで効率的な旅行ルートの開発は、ルートレコメンデーション研究において中心的な課題となっている。 本調査では,都市コンピューティングに基づくルートレコメンデーション業務について概観する。 以下の3部で構成されている。 1)方法論について。 従来の機械学習と最新のディープラーニングの手法を多数分類する。 また, 歴史的関係を議論し, 最先端の進展を明らかにする。 2) Application\-wise。 本稿では,都市コンピューティングのシナリオにおける経路変換に関する新しい応用を多数提示する。 3)現在の課題と課題について論じ,将来性のある研究の方向性について検討する。 この調査は、関連研究者がルートレコメンデーション研究の現状を素早く把握し、今後の研究動向に導くのに役立つと信じている。

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