Sammanfattning Detta dokument tar upp problemet med funktionsextraktion för att uppskatta användarnas transportsätt från deras rörelsebanor. Tidigare studier har infört övervakade inlärningsmetoder och använt ingenjörers färdigheter för att hitta effektiva funktioner för korrekt uppskattning. Men sådana handgjorda funktioner kan inte alltid fungera bra eftersom mänskliga beteenden är olika och banor inkluderar buller på grund av mätfel. För att kompensera för brister i handgjorda funktioner, föreslår vi en metod som automatiskt extraherar ytterligare funktioner med hjälp av ett djupt neuralt nätverk (DNN). För att en DNN enkelt ska kunna hantera inmatningsvägar, omvandlar vår metod en rå bana datastruktur till en bilddatastruktur samtidigt som effektiv spatiotemporal information upprätthålls. En klassificeringsmodell konstrueras på ett övervakat sätt med hjälp av både de djupa egenskaperna och de handgjorda egenskaperna. Vi demonstrerar effektiviteten av den föreslagna metoden genom flera experiment med hjälp av två verkliga datauppsättningar, såsom noggrannhetsjämförelser med tidigare metoder och funktionsvisualisering.
REF ) omvandlar en bana till en bild där pixelintensiteten representerar uppehållstiden för motsvarande plats.
Classifying spatial trajectories using representation learning
{'venue': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'journal': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}