Centrala begrepp
도로 네트워크의 교통 패턴과 이동 의미를 효과적으로 인코딩하여 다양한 시간 민감 응용 분야에 활용할 수 있는 일반적인 표현을 학습하는 것이 핵심 아이디어이다.
Sammanfattning
이 연구에서는 도로 네트워크 표현 학습을 위한 Toast 프레임워크와 DyToast 프레임워크를 제안한다.
Toast는 두 가지 핵심 의미 특성을 인코딩하기 위해 설계되었다:
- 교통 패턴: 교통 맥락 예측 보조 목표를 통해 기존 skip-gram 모듈을 개선하여 교통 패턴을 반영한다.
- 이동 의미: 트래픽 데이터를 활용하여 경로 복구와 트래픽 구분 사전 학습 작업을 통해 이동 의미를 학습한다.
DyToast는 Toast를 확장하여 시간 동적 특성을 모델링한다. 구체적으로:
- 시간 의존적 교통 그래프를 구축하고 삼각함수 기반 시간 인코딩을 skip-gram 모듈에 통합하여 도로 세그먼트의 시간 변화 패턴을 캡처한다.
- 트래픽 데이터의 불규칙한 시간 간격을 효과적으로 모델링하기 위해 삼각함수 기반 시간 인코딩을 Transformer 자기 주의 메커니즘에 통합한다.
이를 통해 DyToast는 도로 네트워크와 트래픽 데이터의 시간 동적 특성을 효과적으로 인코딩하여 시간 민감 응용 분야에서 우수한 성능을 달성한다.
Statistik
도로 세그먼트의 교통 속도는 시간에 따라 변화한다.
동일한 경로의 여행 시간도 시간대에 따라 크게 달라질 수 있다.
Citat
"도로 네트워크는 본질적으로 그래프이므로, 그래프 표현 학습 모델을 적용하는 것이 자연스러운 접근법이다. 그러나 이는 비자명한 문제를 야기한다."
"도로 네트워크의 특성을 효과적으로 인코딩하기 위해서는 교통 패턴과 이동 의미라는 두 가지 핵심 의미 특성을 적절히 포착해야 한다."