論文の概要: Learning to Rank the Importance of Nodes in Road Networks Based on Multi-Graph Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14375v1
• Date: Sat, 20 May 2023 13:46:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 00:48:05.701566
• Title: Learning to Rank the Importance of Nodes in Road Networks Based on Multi-Graph Fusion
• Title（参考訳）: マルチグラフ融合に基づく道路ネットワークにおけるノードの重要性のランク付け
• Authors: Ming Xu, Jing Zhang
• Abstract要約: 本稿では,道路網のリッチな特徴を統合したグラフ学習に基づくノードランキング手法(MGL2Rank)を提案する。 シェニアン市の地方道路網のシミュレーション実験を行い,提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.982568672922705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying important nodes with strong propagation capabilities in road networks is a significant topic in the field of urban planning. However, existing methods for evaluating nodes importance consider only topological information and traffic volumes, ignoring the diversity of characteristics in road networks, such as the number of lanes and average speed of road segments, limiting their performance. To address this issue, this paper proposes a graph learning-based node ranking method (MGL2Rank) that integrates the rich characteristics of the road network. In this method, we first develop a sampling algorithm (MGWalk) that utilizes multi-graph fusion to establish association between road segments based on their attributes. Then, an embedding module is proposed to learn latent representation for each road segment. Finally, the obtained node representation is used to learn importance ranking of road segments. We conduct simulation experiments on the regional road network of Shenyang city and demonstrate the effectiveness of our proposed method. The data and source code of MGL2Rank are available at https://github.com/ZJ726.
• Abstract（参考訳）: 道路網における伝搬能力の強い重要なノードの同定は都市計画分野において重要な課題である。 しかし,既存のノード評価手法では,道路網の特徴,例えば車線数や道路セグメントの平均速度などを無視して,トポロジ的情報や交通量のみを考慮し,その性能を制限している。 そこで本研究では,道路ネットワークのリッチな特徴を統合したグラフ学習に基づくノードランキング手法(MGL2Rank)を提案する。 本手法では,まず,多グラフ融合を利用したサンプリングアルゴリズム(MGWalk)を開発し,その特性に基づいて道路セグメント間の関連性を確立する。 次に、各道路セグメントの潜在表現を学ぶために埋め込みモジュールを提案する。 最後に、得られたノード表現を用いて、道路セグメントの重要ランキングを学習する。 シェニアン市の地方道路網のシミュレーション実験を行い,提案手法の有効性を実証した。 MGL2Rankのデータとソースコードはhttps://github.com/ZJ726.comで入手できる。

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