論文の概要: Neural Collaborative Filtering to Detect Anomalies in Human Semantic Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18427v3
• Date: Tue, 8 Oct 2024 14:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 06:21:38.171798
• Title: Neural Collaborative Filtering to Detect Anomalies in Human Semantic Trajectories
• Title（参考訳）: ヒト意味軌道における異常検出のためのニューラルコラボレーティブフィルタ
• Authors: Yueyang Liu, Lance Kennedy, Hossein Amiri, Andreas Züfle,
• Abstract要約: 本研究では,人体軌跡の異常を検出するための軽量な異常検出モデルを構築した。 アルゴリズムは2つの主要モジュールから構成される。1つは協調フィルタリングモジュールであり、これは人間の正常な移動を興味のある場所にモデル化するための協調フィルタリングである。 提案手法の有効性を検証するために,シミュレーションおよび実世界のデータセットを用いて,多数の最先端の軌道異常検出手法と比較した広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5774786149181392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human trajectory anomaly detection has become increasingly important across a wide range of applications, including security surveillance and public health. However, existing trajectory anomaly detection methods are primarily focused on vehicle-level traffic, while human-level trajectory anomaly detection remains under-explored. Since human trajectory data is often very sparse, machine learning methods have become the preferred approach for identifying complex patterns. However, concerns regarding potential biases and the robustness of these models have intensified the demand for more transparent and explainable alternatives. In response to these challenges, our research focuses on developing a lightweight anomaly detection model specifically designed to detect anomalies in human trajectories. We propose a Neural Collaborative Filtering approach to model and predict normal mobility. Our method is designed to model users' daily patterns of life without requiring prior knowledge, thereby enhancing performance in scenarios where data is sparse or incomplete, such as in cold start situations. Our algorithm consists of two main modules. The first is the collaborative filtering module, which applies collaborative filtering to model normal mobility of individual humans to places of interest. The second is the neural module, responsible for interpreting the complex spatio-temporal relationships inherent in human trajectory data. To validate our approach, we conducted extensive experiments using simulated and real-world datasets comparing to numerous state-of-the-art trajectory anomaly detection approaches.
• Abstract（参考訳）: 人間の軌道異常検出は、セキュリティ監視や公衆衛生など、幅広いアプリケーションにおいてますます重要になっている。 しかし、既存の軌道異常検出法は主に車両レベルの交通に焦点を当てているが、人間レベルの軌道異常検出は未調査のままである。 人間の軌道データは非常に疎いことが多いため、複雑なパターンを特定するための機械学習手法が好まれている。 しかしながら、潜在的なバイアスやこれらのモデルの堅牢性に関する懸念は、より透明で説明可能な代替品の需要を増大させてきた。 これらの課題に対応するために,本研究では,人体軌道の異常を検出するための軽量な異常検出モデルの開発に焦点をあてる。 本稿では, ニューラルコラボレーティブ・フィルタリング手法を提案し, 正常なモビリティをモデル化し, 予測する。 本手法は, 利用者の生活パターンを事前の知識を必要とせずにモデル化し, コールドスタート状況など, データが疎い, あるいは不完全であるシナリオにおける性能を向上させる。 アルゴリズムは2つの主要モジュールから構成される。 1つ目は協調フィルタリングモジュールで、これは人間の通常の移動を興味のある場所にモデル化するために協調フィルタリングを適用している。 2つ目は神経モジュールで、人間の軌跡データに固有の複雑な時空間的関係を解釈する。 提案手法の有効性を検証するために,シミュレーションおよび実世界のデータセットを用いて,多数の最先端の軌道異常検出手法と比較した広範囲な実験を行った。

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