論文の概要: Taming the Long Tail in Human Mobility Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14970v3
• Date: Sun, 17 Nov 2024 16:09:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:36.914224
• Title: Taming the Long Tail in Human Mobility Prediction
• Title（参考訳）: 人間の移動予測におけるロングテールの活用
• Authors: Xiaohang Xu, Renhe Jiang, Chuang Yang, Zipei Fan, Kaoru Sezaki,
• Abstract要約: 移動予測のためのLong-Tail Adjusted Next POI Prediction (LoTNext) フレームワークを提案する。 2つの実世界の軌道データセットによる実験により、LoTNextが既存の最先端の作業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）: 11.774792176002379
• License:
• Abstract: With the popularity of location-based services, human mobility prediction plays a key role in enhancing personalized navigation, optimizing recommendation systems, and facilitating urban mobility and planning. This involves predicting a user's next POI (point-of-interest) visit using their past visit history. However, the uneven distribution of visitations over time and space, namely the long-tail problem in spatial distribution, makes it difficult for AI models to predict those POIs that are less visited by humans. In light of this issue, we propose the Long-Tail Adjusted Next POI Prediction (LoTNext) framework for mobility prediction, combining a Long-Tailed Graph Adjustment module to reduce the impact of the long-tailed nodes in the user-POI interaction graph and a novel Long-Tailed Loss Adjustment module to adjust loss by logit score and sample weight adjustment strategy. Also, we employ the auxiliary prediction task to enhance generalization and accuracy. Our experiments with two real-world trajectory datasets demonstrate that LoTNext significantly surpasses existing state-of-the-art works. Our code is available at https://github.com/Yukayo/LoTNext.
• Abstract（参考訳）: 位置情報ベースのサービスの普及に伴い、パーソナライズされたナビゲーションを強化し、レコメンデーションシステムを最適化し、都市のモビリティと計画を容易にする上で、人間のモビリティ予測が重要な役割を担っている。 これには、過去の訪問履歴を使用して、ユーザの次のPOI(point-of-interest)訪問を予測することが含まれる。 しかし、時間と空間による訪問の不均一な分布、すなわち空間分布における長い尾の問題は、AIモデルが人間による訪問の少ないPOIを予測するのを困難にしている。 この問題を考慮し,Long-Tail Adjusted Next POI Prediction(LoTNext)フレームワークを提案する。Long-Tailed Graph Adjustmentモジュールと新しいLong-Tailed Loss Adjustmentモジュールを組み合わせることで,ロジットスコアとサンプル重量調整戦略による損失の調整を行う。 また、一般化と精度を高めるために補助予測タスクを用いる。 2つの実世界の軌道データセットによる実験により、LoTNextが既存の最先端の作業を大幅に上回っていることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/Yukayo/LoTNext.comから入手可能です。

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