論文の概要: UniTE: A Survey and Unified Pipeline for Pre-training Spatiotemporal Trajectory Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12550v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 14:39:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:35.618890
• Title: UniTE: A Survey and Unified Pipeline for Pre-training Spatiotemporal Trajectory Embeddings
• Title（参考訳）: UniTE: 時空間軌道埋め込みの事前学習のための調査と統一パイプライン
• Authors: Yan Lin, Zeyu Zhou, Yicheng Liu, Haochen Lv, Haomin Wen, Tianyi Li, Yushuai Li, Christian S. Jensen, Shengnan Guo, Youfang Lin, Huaiyu Wan,
• Abstract要約: 埋め込みを事前訓練する方法は、様々なタスクにまたがって有望な適用性を示している。 本稿では,事前学習手法を明示的あるいは暗黙的に採用する手法を含む,既存の軌道埋め込みの事前学習方法の包括的リストを示す。 路面埋め込みを事前学習する手法の構築と評価のプロセスを簡素化し,利用可能な基盤コードを備えた統一型モジュールパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.0161907018594
• License:
• Abstract: Spatiotemporal trajectories are sequences of timestamped locations, which enable a variety of analyses that in turn enable important real-world applications. It is common to map trajectories to vectors, called embeddings, before subsequent analyses. Thus, the qualities of embeddings are very important. Methods for pre-training embeddings, which leverage unlabeled trajectories for training universal embeddings, have shown promising applicability across different tasks, thus attracting considerable interest. However, research progress on this topic faces two key challenges: a lack of a comprehensive overview of existing methods, resulting in several related methods not being well-recognized, and the absence of a unified pipeline, complicating the development of new methods and the analysis of methods. We present UniTE, a survey and a unified pipeline for this domain. In doing so, we present a comprehensive list of existing methods for pre-training trajectory embeddings, which includes methods that either explicitly or implicitly employ pre-training techniques. Further, we present a unified and modular pipeline with publicly available underlying code, simplifying the process of constructing and evaluating methods for pre-training trajectory embeddings. Additionally, we contribute a selection of experimental results using the proposed pipeline on real-world datasets. Implementation of the pipeline is publicly available at https://github.com/Logan-Lin/UniTE.
• Abstract（参考訳）: 時空間軌跡はタイムスタンプされた位置のシーケンスであり、それによって様々な分析が可能となり、それによって重要な現実世界の応用が可能になる。 後続の分析の前に、軌道を埋め込みと呼ばれるベクトルにマッピングすることが一般的である。 したがって、埋め込みの質は非常に重要である。 普遍的な埋め込みの訓練にラベルのない軌跡を利用した事前学習法は,様々なタスクに適用可能性を示しており,かなりの関心を集めている。 しかし,本研究の進展は,既存手法の包括的概要の欠如,未認識のメソッドのいくつか,統合パイプラインの欠如,新たな手法の開発やメソッド分析の複雑化,という2つの課題に直面する。 このドメインのための調査と統合パイプラインであるUniTEを紹介します。 そこで本研究では,事前学習手法を明示的あるいは暗黙的に採用する手法を含む,既存の軌道埋め込みの事前学習方法の包括的リストを示す。 さらに、路面埋め込みの事前学習方法の構築と評価のプロセスを簡素化し、一般に利用可能な基盤コードを備えた統一型モジュールパイプラインを提案する。 さらに,提案したパイプラインを実世界のデータセットに適用した実験結果の選定に貢献する。 パイプラインの実装はhttps://github.com/Logan-Lin/UniTEで公開されている。

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