論文の概要: Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Predictive Learning in Urban Computing: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14483v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 14:29:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 19:24:52.793533
• Title: Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Predictive Learning in Urban Computing: A Survey
• Title（参考訳）: 都市コンピューティングにおける予測学習のための時空間グラフニューラルネットワーク
• Authors: Guangyin Jin, Yuxuan Liang, Yuchen Fang, Jincai Huang, Junbo Zhang, Yu Zheng
• Abstract要約: これらの時間データの予測学習は、都市コンピューティングにおける基本的なが重要なループである。 異なる予測タスクに対して、空間依存学習モジュールを効果的に設計することは難しい問題である。 本稿では,都市コンピューティングにおける予測学習のためのSTGNN技術に関する総合的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.780526583453977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development of sophisticated sensors and large database technologies, more and more spatio-temporal data in urban systems are recorded and stored. Predictive learning for the evolution patterns of these spatio-temporal data is a basic but important loop in urban computing, which can better support urban intelligent management decisions, especially in the fields of transportation, environment, security, public health, etc. Since traditional statistical learning and deep learning methods can hardly capture the complex correlations in the urban spatio-temporal data, the framework of spatio-temporal graph neural network (STGNN) has been proposed in recent years. STGNNs enable the extraction of complex spatio-temporal dependencies by integrating graph neural networks (GNNs) and various temporal learning methods. However, for different predictive learning tasks, it is a challenging problem to effectively design the spatial dependencies learning modules, temporal dependencies learning modules and spatio-temporal dependencies fusion methods in STGNN framework. In this paper, we provide a comprehensive survey on recent progress on STGNN technologies for predictive learning in urban computing. We first briefly introduce the construction methods of spatio-temporal graph data and popular deep learning models that are employed in STGNNs. Then we sort out the main application domains and specific predictive learning tasks from the existing literature. Next we analyze the design approaches of STGNN framework and the combination with some advanced technologies in recent years. Finally, we conclude the limitations of the existing research and propose some potential directions.
• Abstract（参考訳）: 高度なセンサと大規模データベース技術の開発により、都市システムにおける時空間データの記録と保存がますます増えていく。 これらの時空間データの進化パターンに対する予測学習は、都市コンピューティングにおいて基本だが重要なループであり、特に輸送、環境、セキュリティ、公衆衛生などの分野において、都市におけるインテリジェントな管理決定をより支援することができる。 従来の統計的学習と深層学習は都市時空間データの複雑な相関をほとんど捉えないため,近年,時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)の枠組みが提案されている。 STGNNは、グラフニューラルネットワーク(GNN)と様々な時間学習手法を統合することで、複雑な時空間依存の抽出を可能にする。 しかし,様々な予測学習タスクにおいて,空間依存学習モジュール,時間依存学習モジュール,時空間依存融合手法をstgnnフレームワークで効果的に設計することは困難である。 本稿では,都市コンピューティングにおける予測学習におけるSTGNN技術の最近の進歩を包括的に調査する。 まず,STGNNで使用される時空間グラフデータと一般的なディープラーニングモデルの構築手法について紹介する。 次に、既存の文献から、主なアプリケーションドメインと特定の予測学習タスクを分類する。 次に、STGNNフレームワークの設計アプローチと、近年の先進技術の組み合わせについて分析する。 最後に、既存の研究の限界を結論し、潜在的な方向性を提案する。

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