論文の概要: UUKG: Unified Urban Knowledge Graph Dataset for Urban Spatiotemporal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11443v2
• Date: Sun, 22 Oct 2023 04:22:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 08:29:16.891297
• Title: UUKG: Unified Urban Knowledge Graph Dataset for Urban Spatiotemporal Prediction
• Title（参考訳）: UUKG:都市時空間予測のための統一都市知識グラフデータセット
• Authors: Yansong Ning, Hao Liu, Hao Wang, Zhenyu Zeng and Hui Xiong
• Abstract要約: 本稿では,知識強化型都市時間予測のための統合都市知識グラフデータセットUUKGについて述べる。 我々はまず、異種都市体を接続することにより、2つの大都市圏のための数百万の三つ子からなる都市KGを構築した。 構築した都市KGの質的・定量的分析を行い,多種多様な高次構造パターンを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.842678225828184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate Urban SpatioTemporal Prediction (USTP) is of great importance to the development and operation of the smart city. As an emerging building block, multi-sourced urban data are usually integrated as urban knowledge graphs (UrbanKGs) to provide critical knowledge for urban spatiotemporal prediction models. However, existing UrbanKGs are often tailored for specific downstream prediction tasks and are not publicly available, which limits the potential advancement. This paper presents UUKG, the unified urban knowledge graph dataset for knowledge-enhanced urban spatiotemporal predictions. Specifically, we first construct UrbanKGs consisting of millions of triplets for two metropolises by connecting heterogeneous urban entities such as administrative boroughs, POIs, and road segments. Moreover, we conduct qualitative and quantitative analysis on constructed UrbanKGs and uncover diverse high-order structural patterns, such as hierarchies and cycles, that can be leveraged to benefit downstream USTP tasks. To validate and facilitate the use of UrbanKGs, we implement and evaluate 15 KG embedding methods on the KG completion task and integrate the learned KG embeddings into 9 spatiotemporal models for five different USTP tasks. The extensive experimental results not only provide benchmarks of knowledge-enhanced USTP models under different task settings but also highlight the potential of state-of-the-art high-order structure-aware UrbanKG embedding methods. We hope the proposed UUKG fosters research on urban knowledge graphs and broad smart city applications. The dataset and source code are available at https://github.com/usail-hkust/UUKG/.
• Abstract（参考訳）: 正確な都市時空間予測(USTP)はスマートシティの開発と運用において非常に重要である。 ビルディングブロックとして、マルチソースの都市データは、都市時空間予測モデルに対する重要な知識を提供するために、通常都市知識グラフ(UrbanKG)として統合される。 しかし、既存のUrbanKGは特定の下流予測タスク用に調整されており、公開されていないため、潜在的な進歩は制限されている。 本稿では,知識強化型都市時空間予測のための統合都市知識グラフデータセットUUKGを提案する。 具体的には、行政区、POI、道路セグメントなどの異質な都市組織を接続することで、2つの都市圏に数百万のトリプルからなる都市KGを最初に構築する。 さらに,構築した都市kgの質的・定量的解析を行い,下流のustpタスクに活用可能な階層やサイクルといった多種多様な高次構造パターンを明らかにする。 我々は,UrbanKGの有効利用を検証するため,KG完了タスクに15個のKG埋め込み手法を実装し,学習したKG埋め込みを5つの異なるUTPタスクのための9つの時空間モデルに統合した。 この実験結果は、異なるタスク設定下での知識強化USTPモデルのベンチマークを提供するだけでなく、最先端の高次構造対応UrbanKG埋め込み手法の可能性も浮き彫りにしている。 提案するuukgは,都市ナレッジグラフと幅広いスマートシティ応用に関する研究を促進することを願っている。 データセットとソースコードはhttps://github.com/usail-hkust/UUKG/で入手できる。

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