이 연구는 인간 의미 궤적 데이터에서 이상치를 탐지하는 문제를 다룹니다. 인간 의미 궤적은 시간 순서의 위치 정보와 각 위치에 대한 의미 정보(예: 식당, 대학교 등)로 구성됩니다. 이상치 탐지는 감염병 모니터링, 노인 모니터링 등 다양한 응용 분야에서 중요한 문제입니다.
연구에서는 다음과 같은 핵심 내용을 다룹니다:
공간, 시간, 텍스트 정보를 통합하는 모달리티 특징 통합 모듈을 제안하여 다중 모달 정보를 효과적으로 활용하고 데이터셋 간 전이성을 높임.
개인의 일관성과 집단의 다수 패턴을 고려하여 이상치를 탐지하는 대조 학습 기반 모듈을 제안.
개인의 과거 행동 패턴과 전체 집단의 행동 패턴을 비교하여 시간 경과에 따른 이상치와 집단 내 이상치를 탐지하는 방법을 제안.
실험 결과, 제안 방법이 기존 모델들에 비해 우수한 성능을 보였으며, 다양한 데이터셋에서 효과적이고 적응성 있는 이상치 탐지 능력을 입증했습니다.
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