Schestakov, S.; Heinemeyer, P.; Demidova, E.: Road Network Representation Learning with Vehicle Trajectories. In: Kashima, Hisashi; Ide, Tsuyoshi; Peng, Wen-Chih (Eds.): Advances in knowledge discovery and data mining : Part 4. Berlin ; Heidelberg : Springer, 2023 (Lecture Notes in Computer Science (LNCS) ; 13938), S. 57-69. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-33383-5_5
Zusammenfassung: | |
Spatio-temporal traffic patterns reflecting the mobility behavior of road users are essential for learning effective general-purpose road representations. Such patterns are largely neglected in state-of-the-art road representation learning, mainly focusing on modeling road topology and static road features. Incorporating traffic patterns into road network representation learning is particularly challenging due to the complex relationship between road network structure and mobility behavior of road users. In this paper, we present TrajRNE – a novel trajectory-based road embedding model incorporating vehicle trajectory information into road network representation learning. Our experiments on two real-world datasets demonstrate that TrajRNE outperforms state-of-the-art road representation learning baselines on various downstream tasks. | |
Lizenzbestimmungen: | CC BY 4.0 Unported |
Publikationstyp: | BookPart |
Publikationsstatus: | publishedVersion |
Erstveröffentlichung: | 2023 |
Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Forschungszentren |
Pos. | Land | Downloads | ||
---|---|---|---|---|
Anzahl | Proz. | |||
1 | Germany | 3 | 50,00% | |
2 | United States | 1 | 16,67% | |
3 | Europe | 1 | 16,67% | |
4 | China | 1 | 16,67% |
Hinweis
Zur Erhebung der Downloadstatistiken kommen entsprechend dem „COUNTER Code of Practice for e-Resources“ international anerkannte Regeln und Normen zur Anwendung. COUNTER ist eine internationale Non-Profit-Organisation, in der Bibliotheksverbände, Datenbankanbieter und Verlage gemeinsam an Standards zur Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Nutzungsdaten elektronischer Ressourcen arbeiten, welche so Objektivität und Vergleichbarkeit gewährleisten sollen. Es werden hierbei ausschließlich Zugriffe auf die entsprechenden Volltexte ausgewertet, keine Aufrufe der Website an sich.