基于鲁布图的轨迹分析框架ReeFRAME：捕捉生命模式的自上而下与自下而上
机器学习
2024-10-22 v1
摘要
本文提出ReeFRAME，一个基于鲁布图（Reeb graph）的可扩展框架，用于分析以1Hz频率生成的大规模GPS使能人类轨迹数据。ReeFRAME在人口和个体水平上建模生活模式（PoL），分别利用多代理鲁布图（MARGs）处理人口层面模式，以及时序鲁布图（TERGs）处理个体轨迹。该框架相对于时间点数量具有线性算法复杂度，确保了异常检测的可扩展性。我们在六个大规模异常检测数据集上对ReeFRAME进行了验证，模拟了最长两个月、最高50万代理的实时模式。
引用
@article{arxiv.2410.14913,
title = {ReeFRAME: Reeb Graph based Trajectory Analysis Framework to Capture Top-Down and Bottom-Up Patterns of Life},
author = {Chandrakanth Gudavalli and Bowen Zhang and Connor Levenson and Kin Gwn Lore and B. S. Manjunath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14913},
year = {2024}
}
备注
GeoAnomalies Workshop @ ACM Sigspatial 2024