Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spatio-Temporal Latent Graph Structure Learning for Traffic Forecasting

論文の概要: Spatio-Temporal Latent Graph Structure Learning for Traffic Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12586v1
Date: Fri, 25 Feb 2022 10:02:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-28 15:21:12.786857
Title: Spatio-Temporal Latent Graph Structure Learning for Traffic Forecasting
Title（参考訳）: 交通予測のための時空間グラフ構造学習
Authors: Jiabin Tang, Tang Qian, Shijing Liu, Shengdong Du, Jie Hu, Tianrui Li
Abstract要約: S-Temporal Latent Graph Structure Learning Network (ST-LGSL) を提案する。このモデルは多層パーセプトロンとK-Nearest Neighborに基づくグラフを用いて、データ全体から潜在グラフトポロジ情報を学習する。 kNNの接地確率行列に基づく依存関係-kNNと類似度メートル法により、ST-LGSLは地理的およびノード類似度に重点を置くトップを集約する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.428566223253948
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate traffic forecasting, the foundation of intelligent transportation systems (ITS), has never been more significant than nowadays due to the prosperity of the smart cities and urban computing. Recently, Graph Neural Network truly outperforms the traditional methods. Nevertheless, the most conventional GNN based model works well while given a pre-defined graph structure. And the existing methods of defining the graph structures focus purely on spatial dependencies and ignored the temporal correlation. Besides, the semantics of the static pre-defined graph adjacency applied during the whole training progress is always incomplete, thus overlooking the latent topologies that may fine-tune the model. To tackle these challenges, we proposed a new traffic forecasting framework--Spatio-Temporal Latent Graph Structure Learning networks (ST-LGSL). More specifically, the model employed a graph generator based on Multilayer perceptron and K-Nearest Neighbor, which learns the latent graph topological information from the entire data considering both spatial and temporal dynamics. Furthermore, with the initialization of MLP-kNN based on ground-truth adjacency matrix and similarity metric in kNN, ST-LGSL aggregates the topologies focusing on geography and node similarity. Additionally, the generated graphs act as the input of spatio-temporal prediction module combined with the Diffusion Graph Convolutions and Gated Temporal Convolutions Networks. Experimental results on two benchmarking datasets in real world demonstrate that ST-LGSL outperforms various types of state-of-art baselines.
Abstract（参考訳）: インテリジェント交通システム(ITS)の基盤である正確な交通予測は、スマートシティや都市コンピューティングの繁栄により、近年ではそれほど重要ではない。近年,グラフニューラルネットワークは従来の手法よりも優れています。しかしながら、最も一般的なGNNベースのモデルは、事前に定義されたグラフ構造を与えられた状態でうまく機能する。グラフ構造を定義する既存の手法は,空間的依存にのみ焦点をあて,時間的相関を無視する。さらに、トレーニングの進行中に適用される静的事前定義されたグラフの隣接性のセマンティクスは常に不完全であり、モデルが微調整される可能性のある潜在トポロジを見渡せる。これらの課題に対処するため、我々は新しいトラフィック予測フレームワーク、-Spatio-Temporal Latent Graph Structure Learning Network (ST-LGSL)を提案した。より具体的には、多層パーセプトロンに基づくグラフ生成器と、空間的および時間的ダイナミクスを考慮したデータ全体から潜在グラフトポロジ情報を学習するk-nearest近傍を用いた。さらに,MLP-kNNの初期化により,KNNの接地確率行列と類似度測定値に基づいて,ST-LGSLは地理的およびノード類似性に着目したトポロジを集約する。さらに、生成されたグラフは、Diffusion Graph ConvolutionsとGated Temporal Convolutions Networksを組み合わせた時空間予測モジュールの入力として機能する。実世界の2つのベンチマークデータセットの実験結果は、ST-LGSLが様々な種類の最先端ベースラインより優れていることを示している。

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