論文の概要: Context-Enhanced Multi-View Trajectory Representation Learning: Bridging the Gap through Self-Supervised Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13196v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 03:56:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:14.163502
• Title: Context-Enhanced Multi-View Trajectory Representation Learning: Bridging the Gap through Self-Supervised Models
• Title（参考訳）: コンテキスト強化多視点軌道表現学習:自己監督モデルによるギャップのブリッジ
• Authors: Tangwen Qian, Junhe Li, Yile Chen, Gao Cong, Tao Sun, Fei Wang, Yongjun Xu,
• Abstract要約: MVTrajは、軌道表現学習のための新しい多視点モデリング手法である。 GPSから道路網、関心点まで多様な文脈知識を統合し、軌跡データのより包括的な理解を提供する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、MVTrajは様々な空間ビューに関連するタスクにおいて、既存のベースラインを大幅に上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.316692263196277
• License:
• Abstract: Modeling trajectory data with generic-purpose dense representations has become a prevalent paradigm for various downstream applications, such as trajectory classification, travel time estimation and similarity computation. However, existing methods typically rely on trajectories from a single spatial view, limiting their ability to capture the rich contextual information that is crucial for gaining deeper insights into movement patterns across different geospatial contexts. To this end, we propose MVTraj, a novel multi-view modeling method for trajectory representation learning. MVTraj integrates diverse contextual knowledge, from GPS to road network and points-of-interest to provide a more comprehensive understanding of trajectory data. To align the learning process across multiple views, we utilize GPS trajectories as a bridge and employ self-supervised pretext tasks to capture and distinguish movement patterns across different spatial views. Following this, we treat trajectories from different views as distinct modalities and apply a hierarchical cross-modal interaction module to fuse the representations, thereby enriching the knowledge derived from multiple sources. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that MVTraj significantly outperforms existing baselines in tasks associated with various spatial views, validating its effectiveness and practical utility in spatio-temporal modeling.
• Abstract（参考訳）: 汎用的な高密度表現を用いた軌道データのモデリングは、軌道分類、走行時間推定、類似性計算など、様々な下流アプリケーションにおいて一般的なパラダイムとなっている。 しかし、既存の手法は、通常、単一の空間的視点からの軌跡に依存しており、異なる地理空間的文脈にわたる運動パターンの深い洞察を得るために重要なリッチな文脈情報を取得する能力を制限する。 そこで本稿では,軌道表現学習のための新しい多視点モデリング手法であるMVTrajを提案する。 MVTrajは、GPSから道路網、関心点まで多様なコンテキスト知識を統合し、軌跡データのより包括的な理解を提供する。 複数のビューにまたがる学習プロセスの整合を図るために,GPSトラジェクトリをブリッジとして利用し,自己教師付きプレテキストタスクを用いて,異なる空間ビュー間での移動パターンの捕捉と識別を行う。 次に、異なる視点からの軌跡を異なるモダリティとして扱い、階層的な相互モーダル相互作用モジュールを用いて表現を融合させ、複数の情報源から得られる知識を豊かにする。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、MVTrajは様々な空間ビューに関連するタスクにおいて既存のベースラインを著しく上回り、時空間モデリングにおけるその有効性と実用性を検証した。

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