論文の概要: Graph Neural Network for spatiotemporal data: methods and applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00012v1
- Date: Tue, 30 May 2023 02:27:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 20:46:26.027287
- Title: Graph Neural Network for spatiotemporal data: methods and applications
- Title（参考訳）: 時空間データのためのグラフニューラルネットワーク:手法と応用
- Authors: Yun Li, Dazhou Yu, Zhenke Liu, Minxing Zhang, Xiaoyun Gong, Liang Zhao
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、互いに依存したデータを理解する強力なツールとして登場した。
本稿では、時間領域におけるGNNの技術と応用について概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.612070518526342
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of big data, there has been a surge in the availability of data
containing rich spatial and temporal information, offering valuable insights
into dynamic systems and processes for applications such as weather
forecasting, natural disaster management, intelligent transport systems, and
precision agriculture. Graph neural networks (GNNs) have emerged as a powerful
tool for modeling and understanding data with dependencies to each other such
as spatial and temporal dependencies. There is a large amount of existing work
that focuses on addressing the complex spatial and temporal dependencies in
spatiotemporal data using GNNs. However, the strong interdisciplinary nature of
spatiotemporal data has created numerous GNNs variants specifically designed
for distinct application domains. Although the techniques are generally
applicable across various domains, cross-referencing these methods remains
essential yet challenging due to the absence of a comprehensive literature
review on GNNs for spatiotemporal data. This article aims to provide a
systematic and comprehensive overview of the technologies and applications of
GNNs in the spatiotemporal domain. First, the ways of constructing graphs from
spatiotemporal data are summarized to help domain experts understand how to
generate graphs from various types of spatiotemporal data. Then, a systematic
categorization and summary of existing spatiotemporal GNNs are presented to
enable domain experts to identify suitable techniques and to support model
developers in advancing their research. Moreover, a comprehensive overview of
significant applications in the spatiotemporal domain is offered to introduce a
broader range of applications to model developers and domain experts, assisting
them in exploring potential research topics and enhancing the impact of their
work. Finally, open challenges and future directions are discussed.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータの時代には、リッチな空間的情報と時間的情報を含むデータの可用性が急増し、気象予報、自然災害管理、インテリジェントな輸送システム、精密農業といった応用のための動的システムとプロセスに関する貴重な洞察を提供している。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、空間的および時間的依存関係などの相互依存によるデータのモデリングと理解のための強力なツールとして登場した。
GNNを用いた時空間データの複雑な空間的および時間的依存関係に対処することに焦点を当てた既存の研究が多数存在する。
しかし、時空間データの強い学際的性質は、異なるアプリケーションドメイン用に特別に設計された多くのGNNの変種を生み出している。
これらの手法は、一般に様々な領域に適用されるが、時空間データに対するGNNに関する包括的な文献レビューがないため、相互参照は依然として不可欠である。
本稿では、時空間領域におけるGNNの技術と応用の体系的かつ包括的な概要を提供する。
まず、時空間データからグラフを構築する方法をまとめ、ドメインの専門家が様々な時空間データからグラフを生成する方法を理解するのに役立つ。
そして,既存の時空間GNNの体系的分類と要約を提示し,ドメインエキスパートが適切なテクニックを識別し,モデル開発者が研究を進めるのを支援する。
さらに、時空間領域における重要なアプリケーションの包括的概要は、開発者やドメインの専門家をモデル化するための幅広いアプリケーションを導入し、潜在的な研究トピックを探究し、彼らの仕事の影響を高めるのに役立ちます。
最後に、オープンチャレンジと今後の方向性について論じる。
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