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| 講演名 |
2024-06-06 13:45
GSP-Traffic Dataset:グラフ上データ解析のための交通流シミュレーションに基づくデータセット
○熊谷 塁（阪大）・小島 颯（東京農工大）・東 広志・田中雄一（阪大） |
| 抄録 |
（和） |
グラフ上データ(グラフ信号)解析手法の性能を定量的に比較するためにはベンチマークデータセット の存在が必要不可欠である.しかし，グラフ信号のデータセットは少なく，さらに時系列グラフ信号を扱う多くの 論文では，頂点の接続関係や信号値を人工的に生成したデータセットが使われている.本稿では，そのような問題 を解消するべく，交通ネットワークを用いた大規模かつ現実的な時系列グラフ信号データセットを作成する.本研 究では交通流シミュレータ Simulation of Urban MObility (SUMO) を用いる.SUMO を用いると複数の国や都市に対 して同一条件でシミュレーションができ，グラフの性質や特徴の比較が容易になる.本研究で作成したデータセッ トは，数百の都市での交通量を仮想的に計測したものである.このデータセットにより，グラフ信号および時系列 グラフ信号を扱うグラフ上データ解析手法の統一的な評価が可能となる.さらに 2 種類の時系列グラフ信号復元 手法を用いて復元性能を評価し，幅広い応用が可能なデータセットであることを確認した.このデータセットは， https://github.com/rukumagai/GSP-Traffic-Dataset にて公開されている.
キーワード グラフ信号処理，データセット，時変グラフ信号の復元，SUMO |
| （英） |
Data analysis on graphs, including graph signal processing and graph neural networks, is an emerging research field in signal processing and machine learning. To quantitatively compare the performance of these methods, reliable datasets containing graphs as well as graph signals are required. However, such datasets are currently limited, and many studies use synthetic graphs and/or graph signals for experiments. In this paper, we propose GSP-Traffic Dataset, a large-scale time-varying graph signal dataset on simulated traffic networks. Our dataset utilizes a traffic flow simulator SUMO and it contains graph signals across multiple cities, facilitating easy comparison of graph signal properties and features. It also utilizes actual road networks: This makes the dataset reliable. This dataset is beneficial for the quantitative comparison of methods of data analysis on graphs within the dataset. Moreover, we made an experiment using our dataset and confirmed the potential for a wide range of applications. The dataset will be publicly available at https://github.com/rukumagai/GSP-Traffic-Dataset. |
| キーワード |
（和） |
グラフ信号処理 / データセット / 時変グラフ信号の復元 / SUMO / / / / |
| （英） |
Graph Signal Processing / Dataset / Reconstruction of time-varying graph signal / Simulation of Urban MObility (SUMO) simulation of urban mobility (SUMO) / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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