TRACE: 都市モビリティにおける状態伝搬拡散による軌跡回復

概要: 高品質なGPS軌跡は、位置情報ベースのウェブサービスやスマートシティアプリケーション、ナビゲーション、ライドシェア、デリバリーなどに不可欠です。しかし、データ収集時の低サンプリングレートと限られたインフラのカバレッジのため、実世界の軌跡はしばしば疎で、位置点が不均一に分布しています。これらの軌跡を密で連続した形に回復することは重要ですが、それらの複雑で不規則な時空的パターンを考慮すると難しいです。本論文では、TRACEと呼ばれる軌跡回復の新規拡散モデルを導入します。これは、疎で不完全な入力から密で連続した軌跡を再構成します。TRACEの核となるのは、State Propagation Diffusion Model（SPDM）を提案することで、これは新規のメモリ機構を組み込み、ノイズ除去プロセスの間にTRACEが前のステップからの中間結果を保持・活用して、回復が難しい軌跡セグメントを効果的に再構成できるようにします。複数の実世界データセットでの広範な実験は、TRACEが最先端手法を上回ることを示し、顕著な推論オーバーヘッドを伴わずに精度を約26％以上改善します。私たちの研究は、モバイルおよびウェブ接続型の位置情報サービスの基盤を強化し、データ駆動型の都市アプリケーションの品質と公正性を高めます。コードは次のリンクで利用可能です: https://github.com/JinmingWang/TRACE