論文の概要: MGL2Rank: Learning to Rank the Importance of Nodes in Road Networks
Based on Multi-Graph Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14375v2
- Date: Mon, 25 Sep 2023 16:52:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 02:43:32.574178
- Title: MGL2Rank: Learning to Rank the Importance of Nodes in Road Networks
Based on Multi-Graph Fusion
- Title（参考訳）: MGL2Rank:マルチグラフフュージョン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を学ぶ
- Authors: Ming Xu, Jing Zhang
- Abstract要約: 交通ネットワークにおけるノードの重要性を評価するための既存の手法は、位相情報と交通量のみを考慮する。
本稿では,ノードの重要性をランク付けするために,道路網の豊富な特徴を統合するグラフ学習ベースのフレームワーク(MGL2Rank)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.25619731650168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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 the importance of nodes in traffic network
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 solve this
problem, we propose a graph learning-based framework (MGL2Rank) that integrates
the rich characteristics of road network for ranking the importance of nodes.
In this framework, we first develop an embedding module that contains a
sampling algorithm (MGWalk) and an encoder network to learn latent
representation for each road segment. MGWalk utilizes multi-graph fusion to
capture the topology of the road network and establish associations among road
segments based on their attributes. Then, we use the obtained node
representation to learn the importance ranking of road segments. Finally, we
construct a synthetic dataset for ranking tasks based on the regional road
network of Shenyang city, and our ranking results on this dataset 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,既存の交通ネットワークにおけるノードの重要性を評価する手法では,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,地形情報や交通量のみを考慮し,性能を制限している。
そこで本研究では,道路網の豊富な特性を統合し,ノードの重要度をランク付けするグラフ学習ベースフレームワーク(mgl2rank)を提案する。
本稿では,まず,各道路セグメントの潜在表現を学習するためのサンプリングアルゴリズム(MGWalk)とエンコーダネットワークを含む埋め込みモジュールを開発する。
mgwalkはマルチグラフ融合を利用して道路網のトポロジーを捉え、その属性に基づいて道路セグメント間の関連を確立する。
そして,得られたノード表現を用いて,道路セグメントの重要度を学習する。
最後に,シェニアン市の地域道路網に基づくタスクのランキング作成のための総合データセットを構築し,提案手法の有効性を示す。
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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