論文の概要: UniTraj: Learning a Universal Trajectory Foundation Model from Billion-Scale Worldwide Traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03859v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 06:53:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:58.424694
• Title: UniTraj: Learning a Universal Trajectory Foundation Model from Billion-Scale Worldwide Traces
• Title（参考訳）: UniTraj: 数十億ドル規模のトレースからユニバーサルな軌道モデルを学ぶ
• Authors: Yuanshao Zhu, James Jianqiao Yu, Xiangyu Zhao, Xuetao Wei, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: UniTrajはタスク適応型、領域非依存、高度に一般化可能な人間の軌道基礎モデルである。 WorldTraceは、オープンなWebプラットフォームからソースされた、最初の大規模で高品質でグローバルに分散されたデータセットである。 UniTrajは、スケーラビリティと適応性という点で、既存のアプローチを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.519954227942016
• License:
• Abstract: Human trajectory modeling is essential for deciphering movement patterns and supporting advanced applications across various domains. However, existing methods are often tailored to specific tasks and regions, resulting in limitations related to task specificity, regional dependency, and data quality sensitivity. Addressing these challenges requires a universal human trajectory foundation model capable of generalizing and scaling across diverse tasks and geographic contexts. To this end, we propose UniTraj, a Universal human Trajectory foundation model that is task-adaptive, region-independent, and highly generalizable. To further enhance performance, we construct WorldTrace, the first large-scale, high-quality, globally distributed dataset sourced from open web platforms, encompassing 2.45 million trajectories with billions of points across 70 countries. Through multiple resampling and masking strategies designed for pre-training, UniTraj effectively overcomes geographic and task constraints, adapting to heterogeneous data quality. Extensive experiments across multiple trajectory analysis tasks and real-world datasets demonstrate that UniTraj consistently outperforms existing approaches in terms of scalability and adaptability. These results underscore the potential of UniTraj as a versatile, robust solution for a wide range of trajectory analysis applications, with WorldTrace serving as an ideal but non-exclusive foundation for training.
• Abstract（参考訳）: 移動パターンを解読し、様々な領域にわたる高度なアプリケーションを支援するためには、人間の軌道モデリングが不可欠である。 しかし、既存の手法は特定のタスクや領域に合わせて調整されることが多く、結果としてタスクの特異性、地域依存、データ品質の感度に関する制限が生じる。 これらの課題に対処するには、多様なタスクや地理的コンテキストをまたいだ一般化とスケーリングが可能な、普遍的な人間の軌道基盤モデルが必要である。 この目的のために,UniTrajを提案する。UniTrajはタスク適応型で,領域非依存で,高度に一般化可能なユニバーサルヒューマントラジェクトリ基盤モデルである。 パフォーマンスをさらに向上するため,オープンなWebプラットフォームをベースとした,初の大規模で高品質なグローバル分散データセットであるWorldTraceを構築した。 事前トレーニング用に設計された複数のリサンプリングとマスキング戦略を通じて、UniTrajは地理的およびタスクの制約を克服し、異種データ品質に適応する。 複数の軌道分析タスクと実世界のデータセットにわたる大規模な実験は、UniTrajがスケーラビリティと適応性の観点から既存のアプローチを一貫して上回っていることを示している。 これらの結果は、UniTrajの幅広い軌道解析応用のための汎用的で堅牢なソリューションとしての可能性を強調しており、WorldTraceは理想的だが非独占的なトレーニング基盤として機能している。

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