論文の概要: DiffMove: Group Mobility Tendency Enhanced Trajectory Recovery via Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18302v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 03:08:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:13.134752
• Title: DiffMove: Group Mobility Tendency Enhanced Trajectory Recovery via Diffusion Model
• Title（参考訳）: DiffMove: 拡散モデルによるグループ移動傾向向上軌道の回復
• Authors: Qingyue Long, Can Rong, Huandong Wang, Shaw Rajib, Yong Li,
• Abstract要約: 現実世界では、少ない収集や限られたデバイスカバレッジのため、トラジェクトリデータはスパースで不完全であることが多い。 軌道回復のための群集知恵を利用するためのDiffMoveを提案する。 歴史的視点と現在の視点の両方から、個人のモビリティの好みを捉えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.73393296059176
• License:
• Abstract: In the real world, trajectory data is often sparse and incomplete due to low collection frequencies or limited device coverage. Trajectory recovery aims to recover these missing trajectory points, making the trajectories denser and more complete. However, this task faces two key challenges: 1) The excessive sparsity of individual trajectories makes it difficult to effectively leverage historical information for recovery; 2) Sparse trajectories make it harder to capture complex individual mobility preferences. To address these challenges, we propose a novel method called DiffMove. Firstly, we harness crowd wisdom for trajectory recovery. Specifically, we construct a group tendency graph using the collective trajectories of all users and then integrate the group mobility trends into the location representations via graph embedding. This solves the challenge of sparse trajectories being unable to rely on individual historical trajectories for recovery. Secondly, we capture individual mobility preferences from both historical and current perspectives. Finally, we integrate group mobility tendencies and individual preferences into the spatiotemporal distribution of the trajectory to recover high-quality trajectories. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate that DiffMove outperforms existing state-of-the-art methods. Further analysis validates the robustness of our method.
• Abstract（参考訳）: 現実の世界では、収集頻度の低さや限られたデバイスカバレッジのため、軌跡データはスパースで不完全であることが多い。 軌道回復は、これらの欠落した軌道点を回復することを目的としており、軌道はより密集し、より完全なものとなる。 しかし、この課題は2つの大きな課題に直面している。 1)個々の軌跡の過度な間隔は,過去の情報を有効活用して回復させるのを困難にしている。 2) スパーストラジェクトリーにより, 複雑な個人の移動性選好の把握が困難になる。 これらの課題に対処するため,我々はDiffMoveと呼ばれる新しい手法を提案する。 まず、軌道回復のための群集知恵を利用する。 具体的には、全ユーザの集合軌跡を用いてグループ傾向グラフを構築し、グラフ埋め込みによりグループ移動傾向を位置表現に統合する。 これにより、スパース軌道が個々の歴史的軌道に依存しないという課題が解決される。 第2に、歴史的視点と現在の視点の両方から、個人のモビリティの嗜好を捉える。 最後に,グループ移動傾向と個人の嗜好を軌跡の時空間分布に統合し,高品質な軌跡を復元する。 2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、DiffMoveが既存の最先端の手法より優れていることを示している。 さらなる分析により,本手法のロバスト性を検証した。

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