轨迹信息内在价值的量化
其他计算机科学
2021-09-09 v2
摘要
轨迹定义为一系列位置测量，包含关于个体移动的宝贵信息。其信息价值（VOI）可能随具体应用而改变。然而，在多种应用中，了解轨迹的内在 VOI 对于指导其他后续任务或决策十分重要。本文旨在从所有者视角出发，寻找一个原则性框架来量化轨迹的内在 VOI。这是一个具有挑战性的问题，因为恰当的框架需要考虑轨迹的各种特征、先验知识以及不同类型的轨迹退化。我们提出一个基于信息增益（IG）的框架作为解决该问题的原则性方法。我们的 IG 框架将具有离散时间测量的轨迹转换为规范表示，即时间连续且均值与方差估计连续，然后将一段时间内关于所有者位置的不确定性减少量量化为轨迹的 VOI。定性与大量定量评估表明，IG 框架能够有效捕捉有助于轨迹 VOI 的重要特征。
引用
@article{arxiv.2108.12450,
title = {Quantifying Intrinsic Value of Information of Trajectories},
author = {Kien Nguyen and John Krumm and Cyrus Shahabi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12450},
year = {2021}
}
备注
10 pages, SIGSPATIAL'21