論文の概要: A Systematic Evaluation of Generative Models on Tabular Transportation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08856v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 00:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:47.143264
• Title: A Systematic Evaluation of Generative Models on Tabular Transportation Data
• Title（参考訳）: タブラル交通データにおける生成モデルの体系的評価
• Authors: Chengen Wang, Alvaro Cardenas, Gurcan Comert, Murat Kantarcioglu,
• Abstract要約: ニューヨーク市のタクシーデータをケーススタディとして利用し、広く使われているデータ生成モデルの性能を評価する。 一般的に使用されるものの制限に対処するために、改良されたプライバシー基準を導入する。 この研究は、輸送のような新興ドメインのユニークな特徴を活かすために特別に調整された生成モデルを開発することの必要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.566059618333155
• License:
• Abstract: The sharing of large-scale transportation data is beneficial for transportation planning and policymaking. However, it also raises significant security and privacy concerns, as the data may include identifiable personal information, such as individuals' home locations. To address these concerns, synthetic data generation based on real transportation data offers a promising solution that allows privacy protection while potentially preserving data utility. Although there are various synthetic data generation techniques, they are often not tailored to the unique characteristics of transportation data, such as the inherent structure of transportation networks formed by all trips in the datasets. In this paper, we use New York City taxi data as a case study to conduct a systematic evaluation of the performance of widely used tabular data generative models. In addition to traditional metrics such as distribution similarity, coverage, and privacy preservation, we propose a novel graph-based metric tailored specifically for transportation data. This metric evaluates the similarity between real and synthetic transportation networks, providing potentially deeper insights into their structural and functional alignment. We also introduced an improved privacy metric to address the limitations of the commonly-used one. Our experimental results reveal that existing tabular data generative models often fail to perform as consistently as claimed in the literature, particularly when applied to transportation data use cases. Furthermore, our novel graph metric reveals a significant gap between synthetic and real data. This work underscores the potential need to develop generative models specifically tailored to take advantage of the unique characteristics of emerging domains, such as transportation.
• Abstract（参考訳）: 大規模交通データの共有は交通計画や政策立案に有用である。 しかし、個人情報を特定できる個人、例えば個人の自宅などを含む可能性があるため、セキュリティやプライバシーに関する懸念も大きく高まっている。 これらの懸念に対処するため、実際の交通データに基づく合成データ生成は、データユーティリティを保護しながらプライバシー保護を可能にする有望なソリューションを提供する。 様々な合成データ生成技術があるが、データセット内の全ての旅行によって形成される輸送ネットワークの固有の構造など、輸送データ特有の特徴に適合しないことが多い。 本稿では,ニューヨーク市のタクシーデータをケーススタディとして利用し,広く使用されている表型データ生成モデルの性能を体系的に評価する。 流通の類似性,カバレッジ,プライバシ保護といった従来の指標に加えて,交通データに特化したグラフベースの新しいメトリクスを提案する。 この測定基準は、実際の輸送ネットワークと合成輸送ネットワークの類似性を評価し、構造的および機能的アライメントについてより深い洞察を与える可能性がある。 また、一般的に使用されているものの制限に対処するために、改善されたプライバシー基準も導入しました。 実験結果から,既存の表型データ生成モデルは,特に輸送データ利用事例に適用した場合に,文献で主張されるように一貫して動作しないことが多いことが明らかとなった。 さらに,本手法では,合成データと実データの間に有意な差があることが判明した。 この研究は、輸送のような新興ドメインのユニークな特徴を活かすために特別に調整された生成モデルを開発する必要性を浮き彫りにしている。

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