ACM SIGSPATIAL2024
国際会議ACM SIGSPATIAL2024で研究発表・ワークショップ GeoPrivacyの開催
研究発表
国際会議 · 2024
Restoring Super-High Resolution GPS Mobility Data
Abstract
This paper presents a novel system for reconstructing high-resolution GPS trajectory data from truncated or synthetic low-resolution inputs, addressing the critical challenge of balancing data utility with privacy preservation in mobility applications. The system integrates transformer-based encoder-decoder models with graph convolutional networks (GCNs) to effectively capture both the temporal dependencies of trajectory data and the spatial relationships in road networks. By combining these techniques, the system is able to recover fine-grained trajectory details that are lost through data truncation or rounding, a common practice to protect user privacy. We evaluate the system on the Beijing trajectory dataset, demonstrating its superior performance over traditional map-matching algorithms and LSTM-based synthetic data generation methods. The proposed model achieves an average Fréchet distance of 0.198 km, significantly outperforming map-matching algorithms (0.632 km) and synthetic trajectory models (0.498 km). The results show that the system is not only capable of accurately reconstructing real-world trajectories but also generalizes effectively to synthetic data. These findings suggest that the system can be deployed in urban mobility applications, providing both high accuracy and robust privacy protection.
解説
プライバシー保護とデータ有用性のバランスを考慮し、切り捨てられた低解像度のGPS軌跡データを高解像度に復元する新たなシステムを提案する。本システムは、Transformerとグラフ畳み込みネットワーク（GCN）を統合し、軌跡データの時系列依存関係と道路ネットワークの空間的関係を効果的に捉える。これにより、ユーザープライバシーを保護するために一般的に用いられるデータの切り捨てや丸め処理によって失われる微細な軌跡の詳細情報を復元する。
発表論文
- Yonekura, H., Ozeki, R., Rizk, H., & Yamaguchi, H. (2024, October). Restoring Super-High Resolution GPS Mobility Data. In Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (pp. 19-24). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3681768.3698501
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