論文の概要: Exploring the Context Generalizability in Spatiotemporal Crowd Flow Prediction: Benchmark and Guideline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16046v3
• Date: Mon, 22 May 2023 02:58:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 06:44:38.662581
• Title: Exploring the Context Generalizability in Spatiotemporal Crowd Flow Prediction: Benchmark and Guideline
• Title（参考訳）: 時空間群流予測におけるコンテキスト一般化可能性の探索:ベンチマークとガイドライン
• Authors: Liyue Chen, Xiaoxiang Wang, Leye Wang
• Abstract要約: 我々は,大規模クラウドフローデータ,コンテキストデータ,最先端予測モデルからなるベンチマークを構築した。 いくつかの都市群集流予測シナリオにおいて,異なる文脈特徴の一般化性とモデリング手法を定量的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.367050939292982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contextual features are important data sources for building spatiotemporal crowd flow prediction (STCFP) models. However, the difficulty of applying context lies in the unknown generalizability of both contextual features (e.g., weather, holiday, and points of interests) and context modeling techniques across different scenarios. In this paper, we build a benchmark composed of large-scale spatiotemporal crowd flow data, contextual data, and state-of-the-art spatiotemporal prediction models. We conduct a comprehensive experimental study to quantitatively investigate the generalizability of different contextual features and modeling techniques in several urban crowd flow prediction scenarios (including bike flow, metro passenger flow, electric vehicle charging demand and so on). In particular, we develop a general taxonomy of context modeling techniques based on extensive investigations in prevailing research. With millions of records and rich context data, we have trained and tested hundreds of different models. Our results reveal several important observations: (1) Using more contextual features may not always result in better prediction with existing context modeling techniques; in particular, the combination of holiday and temporal position can provide more generalizable beneficial information than other contextual feature combinations. (2) In context modeling techniques, using a gated unit to incorporate raw contextual features into the state-of-the-art prediction model has good generalizability. Besides, we also offer several suggestions about incorporating contextual factors for practitioners who want to build STCFP applications. From our findings, we call for future research efforts devoted to developing new context processing and modeling solutions to fully exploit the potential of contextual features for STCFP.
• Abstract（参考訳）: 文脈特徴は時空間群集フロー予測(STCFP)モデルを構築する上で重要なデータソースである。 しかし、コンテキストを適用することの難しさは、コンテキストの特徴(例えば、天気、休日、関心点)と異なるシナリオにわたるコンテキストモデリング技術の両方の未知の一般化性にある。 本稿では,大規模時空間群集流データ,文脈データ,最先端時空間予測モデルからなるベンチマークを構築した。 本研究では, 都市ごみ流予測シナリオ(自転車流, 地下鉄の乗客流, 電気自動車の充電需要など)において, 異なる環境特徴の一般化可能性とモデル化手法を定量的に検討する。 特に,汎用研究における広範囲な調査に基づいて,文脈モデリング手法の一般分類法を開発する。 数百万のレコードと豊富なコンテキストデータを使って、数百の異なるモデルをトレーニングし、テストしました。 以上の結果から,(1)既存の文脈モデリング手法では,文脈的特徴の活用が必ずしも適切な予測に至らず,特に,休日と時間的位置の組み合わせは,他の文脈的特徴の組み合わせよりもより一般化可能な有益な情報を提供する。 2) 文脈モデリング手法では, ゲート単位を用いて生の文脈特徴を最先端予測モデルに組み込むと, 優れた一般化性が得られる。 さらに、STCFPアプリケーションを構築したい実践者に対して、コンテキスト要因を取り入れることについてもいくつか提案する。 この結果から,STCFPのコンテキスト機能の可能性を完全に活用する新しいコンテキスト処理およびモデリングソリューションの開発に向け,今後の研究課題が求められている。

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