Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting CNNs for Trajectory Similarity Learning

論文の概要: Revisiting CNNs for Trajectory Similarity Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19761v1
Date: Thu, 30 May 2024 07:16:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-31 15:38:52.451150
Title: Revisiting CNNs for Trajectory Similarity Learning
Title（参考訳）: 軌道類似性学習のためのCNNの再検討
Authors: Zhihao Chang, Linzhu Yu, Huan Li, Sai Wu, Gang Chen, Dongxiang Zhang,
Abstract要約: ConvTrajを導入し、1Dと2Dの畳み込みを併用して、トラジェクトリの逐次的および地理的分布の特徴を捉える。軌道類似度探索において,ConvTrajが最先端の精度を実現することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.311950784166388
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Similarity search is a fundamental but expensive operator in querying trajectory data, due to its quadratic complexity of distance computation. To mitigate the computational burden for long trajectories, neural networks have been widely employed for similarity learning and each trajectory is encoded as a high-dimensional vector for similarity search with linear complexity. Given the sequential nature of trajectory data, previous efforts have been primarily devoted to the utilization of RNNs or Transformers. In this paper, we argue that the common practice of treating trajectory as sequential data results in excessive attention to capturing long-term global dependency between two sequences. Instead, our investigation reveals the pivotal role of local similarity, prompting a revisit of simple CNNs for trajectory similarity learning. We introduce ConvTraj, incorporating both 1D and 2D convolutions to capture sequential and geo-distribution features of trajectories, respectively. In addition, we conduct a series of theoretical analyses to justify the effectiveness of ConvTraj. Experimental results on three real-world large-scale datasets demonstrate that ConvTraj achieves state-of-the-art accuracy in trajectory similarity search. Owing to the simple network structure of ConvTraj, the training and inference speed on the Porto dataset with 1.6 million trajectories are increased by at least $240$x and $2.16$x, respectively. The source code and dataset can be found at \textit{\url{https://github.com/Proudc/ConvTraj}}.
Abstract（参考訳）: 類似性探索は、距離計算の2次複雑さのため、軌跡データを問合せする基本的だが高価な演算子である。長い軌道の計算負担を軽減するため、ニューラルネットワークは類似性学習に広く使われ、各軌道は線形複雑性を伴う類似性探索のための高次元ベクトルとして符号化されている。トラジェクトリデータのシーケンシャルな性質を考えると、これまでの取り組みは主にRNNやトランスフォーマーの利用に費やされてきた。本稿では,トラジェクトリを逐次データとして扱うという一般的な実践が,2つのシーケンス間の長期的グローバルな依存関係の把握に過度な注意を払っていることを論じる。その代わり,本研究では,局所的類似性の重要な役割を明らかにし,軌跡類似性学習のための単純なCNNを再考する。我々はConvTrajを導入し、1Dと2Dの畳み込みをそれぞれ組み込んで、トラジェクトリの逐次的および地理的分布の特徴を捉える。さらに、ConvTrajの有効性を正当化する一連の理論的分析を行う。実世界の3つの大規模データセットによる実験結果から,ConvTrajは軌道類似性探索における最先端の精度を実現することが示された。 ConvTrajの単純なネットワーク構造により、1.6万軌跡を持つPortoデータセットのトレーニング速度と推論速度は、それぞれ少なくとも240$xと2.16$xに向上する。ソースコードとデータセットは \textit{\url{https://github.com/Proudc/ConvTraj}} にある。

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