論文の概要: Fine-Grained Population Mobility Data-Based Community-Level COVID-19 Prediction Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06257v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 08:40:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:12:41.877482
• Title: Fine-Grained Population Mobility Data-Based Community-Level COVID-19 Prediction Model
• Title（参考訳）: 微粒化人口移動データに基づくコミュニティレベルCOVID-19予測モデル
• Authors: Pengyue Jia, Ling Chen, Dandan Lyu
• Abstract要約: 本研究では,2つの地域レベルのデータを利用した人口移動データモデル(FGC-COVID)を提案する。 CBGの埋め込みをコミュニティレベルに集約する空間重み付けアグリゲーションモジュールを導入する。 我々のモデルは、コミュニティレベルの新型コロナウイルスの予測において、既存の予測モデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.548510262756311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the number of infections in the anti-epidemic process is extremely beneficial to the government in developing anti-epidemic strategies, especially in fine-grained geographic units. Previous works focus on low spatial resolution prediction, e.g., county-level, and preprocess data to the same geographic level, which loses some useful information. In this paper, we propose a fine-grained population mobility data-based model (FGC-COVID) utilizing data of two geographic levels for community-level COVID-19 prediction. We use the population mobility data between Census Block Groups (CBGs), which is a finer-grained geographic level than community, to build the graph and capture the dependencies between CBGs using graph neural networks (GNNs). To mine as finer-grained patterns as possible for prediction, a spatial weighted aggregation module is introduced to aggregate the embeddings of CBGs to community level based on their geographic affiliation and spatial autocorrelation. Extensive experiments on 300 days LA city COVID-19 data indicate our model outperforms existing forecasting models on community-level COVID-19 prediction.
• Abstract（参考訳）: 抗疫プロセスにおける感染数を予測することは、特に微粒な地理的単位における抗疫戦略の開発において、政府にとって極めて有益である。 以前の研究は、例えば郡レベルや前処理データを同じ地理的なレベルでの低空間分解能予測に重点を置いており、いくつかの有用な情報が失われている。 本稿では,2つの地域レベルのデータを利用した人口移動データモデル(FGC-COVID)を提案する。 我々は,地域よりも詳細な地理レベルであるCensus Block Groups (CBGs) 間の人口移動データを用いて,グラフを構築し,グラフニューラルネットワーク (GNNs) を用いてCBG間の依存関係をキャプチャする。 予測のためにできるだけ細かいパターンをマイニングするため、空間的重み付け集約モジュールを導入し、その地理的親和性と空間的自己相関に基づいて、cbgの埋め込みをコミュニティレベルに集約する。 300日間のLA市の新型コロナウイルスに関する大規模な実験は、我々のモデルがコミュニティレベルのCOVID-19予測で既存の予測モデルを上回っていることを示している。

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