Learning Semantic Relationships of Geographical Areas based on Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Mining trajectory data to find interesting patterns is of increasing research interest due to a broad range of useful applications, including analysis of transportation systems, location-based social networks, and crowd behavior. The primary focus of this research is to leverage the abundance of trajectory data to automatically and accurately learn latent semantic relationships between different geographical areas (e.g., semantically correlated neighborhoods of a city) as revealed by patterns of moving objects over time. While previous studies have utilized trajectories for this type of analysis at the level of a single geographical area, the results cannot be easily generalized to inform comparative analysis of different geographical areas. In this paper, we study this problem systematically. First, we present a method that utilizes trajectories to learn low-dimensional representations of geographical areas in an embedded space. Then, we develop a statistical method that allows to quantify the degree to which real trajectories deviate from a theoretical null model. The method allows to (a) distinguish geographical proximity to semantic proximity, and (b) inform a comparative analysis of two (or more) models obtained by trajectories defined on different geographical areas. This deep analysis can improve our understanding of how space is perceived by individuals and inform better decisions of urban planning. Our experimental evaluation aims to demonstrate the effectiveness and usefulness of the proposed statistical method in two large-scale real-world data sets coming from the New York City and the city of Porto, Portugal, respectively. The methods we present are generic and can be utilized to inform a number of useful applications, ranging from location-based services, such as point-of-interest recommendations, to finding semantic relationships between different cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».