[論文レビュー] Efficient Suspected Infected Crowds Detection Based on Spatio-Temporal Trajectories

Huajun He, Ruiyuan Li+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 11, 2020

Anomaly Detection Techniques and Applications参考文献 28被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、空間的・時間的接近度に基づき感染リスクを評価する新しいスパatio-temporal感染率（IR）指標を提案する。この指標により、疑わしい感染群の効率的同定が可能となる。トラジェクトリを分割し、重み付きIR測定を適用し、バッチクエリに適したXZ2Tスパティオ・テンポラルインデックスとSFTインデックスを用いることで、大規模なトラジェクトリデータに対して高い効率性とスケーラビリティを達成。従来手法に比べ、精度とI/O削減の両面で優れている。

ABSTRACT

Virus transmission from person to person is an emergency event facing the global public. Early detection and isolation of potentially susceptible crowds can effectively control the epidemic of its disease. Existing metrics can not correctly address the infected rate on trajectories. To solve this problem, we propose a novel spatio-temporal infected rate (IR) measure based on human moving trajectories that can adequately describe the risk of being infected by a given query trajectory of a patient. Then, we manage source data through an efficient spatio-temporal index to make our system more scalable, and can quickly query susceptible crowds from massive trajectories. Besides, we design several pruning strategies that can effectively reduce calculations. Further, we design a spatial first time (SFT) index, which enables us to quickly query multiple trajectories without much I/O consumption and data redundancy. The performance of the solutions is demonstrated in experiments based on real and synthetic trajectory datasets that have shown the effectiveness and efficiency of our solutions.

研究の動機と目的

• 既存のトラジェクトリ類似度メトリクスが、部分的な空間的・時間的接近度を考慮しないことによる、感染リスク測定の不正確さを是正すること。
• 効率的なインデキシングとプルーニング戦略を用いて、大規模なトラジェクトリデータセットから疑わしい感染群のスケーラブルな同定を可能にすること。
• 新規に設計された空間的優先時刻（SFT）インデックスにより、バッチクエリにおけるI/Oオーバーヘッドとデータの重複を低減すること。
• 全トラジェクトリを均一に扱うのではなく、継続時間と接近度に基づいてトラジェクトリセグメントに重みを付けることで、密接接触検出の精度を向上させること。
• 高速かつ大規模な疑わしい接触者同定を可能にすることで、リアルタイムの公衆衛生対応を支援すること。

提案手法

• 空間的距離と時間的重複に基づき、トラジェクトリセグメントごとの感染リスクを評価する重み付きスパティオ・テンポラル感染率（IR）メトリクスを導入する。
• 計算複雑性の低減と精度の向上を図るため、長時間のトラジェクトリを短い単位に分割する。
• メモリ使用量の最小化とスケーラビリティの向上を目的に、NoSQLデータベース内でトラジェクトリセグメントを効率的に管理するためのアクティブXZ2Tスパティオ・テンポラルインデックスを採用する。
• バッチクエリにおけるI/Oとデータ重複を低減するために、類似したトラジェクトリセグメントをグループ化し、一度だけアクセスするようにする空間的優先時刻（SFT）インデックスを設計する。
• 類似度評価の過程で不要な計算を排除するための4つのプルーニング戦略を適用し、クエリ効率を向上させる。
• セグメントレベルの類似度を用いた分割統治アプローチを採用することで、ノイズや不均一なサンプリングレートに対しても耐性を高める。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 確定患者のトラジェクトリと部分的な空間的・時間的接近度を共有する個人の感染リスクを、どのように正確に測定できるか？
• RQ2 過剰なメモリ使用やI/Oオーバーヘッドを伴わずに、大規模なトラジェクトリデータセットから疑わしい感染群を効率的に同定するにはどうすればよいか？
• RQ3 複数のトラジェクトリのバッチクエリを高速に処理し、データベースへの重複アクセスを最小限に抑えるインデキシング戦略は何か？
• RQ4 不均一なサンプリングレートが存在する状況下でも、空間的および時間的接近度を考慮した、頑健なメトリクスはどのように設計できるか？
• RQ5 計算量を著しく削減しつつ、検出精度を損なわせないプルーニング機構は何か？

主な発見

• 提案されたスパティオ・テンポラル感染率（IR）メトリクスは、継続時間と接近度に基づく重み付けにより、感染リスクを効果的に捉え、従来のグローバル類似度測定を上回る。
• XZ2Tインデックスにより、NoSQLデータベース内でのトラジェクトリセグメントの効率的格納と取得が可能となり、メモリ消費量が顕著に削減され、大規模データ処理を支援する。
• SFTインデックスにより、類似したトラジェクトリセグメントをグループ化し、バッチクエリ時に一度だけアクセスすることで、I/Oコストとデータ重複が低減された。
• 4つのプルーニング戦略により、不要な計算が削減され、精度を損なわずクエリ性能が向上した。
• 実データおよび合成データセットを用いた実験により、本手法の高い効率性とスケーラビリティが確認され、クエリ速度とリソース使用量に顕著な改善が得られた。
• 本手法は、接触追跡や高リスク群の予測といった実用的公衆衛生応用を支援でき、強力な実世界応用性を示している。