論文の概要: Learning Dynamic Graphs from All Contextual Information for Accurate Point-of-Interest Visit Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15927v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 02:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 18:06:46.242980
• Title: Learning Dynamic Graphs from All Contextual Information for Accurate Point-of-Interest Visit Forecasting
• Title（参考訳）: 全文脈情報から動的グラフを学習し, 正確な訪問予測
• Authors: Arash Hajisafi, Haowen Lin, Sina Shaham, Haoji Hu, Maria Despoina Siampou, Yao-Yi Chiang, Cyrus Shahabi
• Abstract要約: Busyness Graph Neural Network (BysGNN) は、基礎となるマルチコンテキスト相関を学習し、発見するために設計された時間グラフニューラルネットワークである。 文脈的,時間的,空間的な信号をすべて取り入れることで,最先端の予測モデルに対する予測精度の大幅な向上を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.670949636600035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting the number of visits to Points-of-Interest (POI) in an urban area is critical for planning and decision-making for various application domains, from urban planning and transportation management to public health and social studies. Although this forecasting problem can be formulated as a multivariate time-series forecasting task, the current approaches cannot fully exploit the ever-changing multi-context correlations among POIs. Therefore, we propose Busyness Graph Neural Network (BysGNN), a temporal graph neural network designed to learn and uncover the underlying multi-context correlations between POIs for accurate visit forecasting. Unlike other approaches where only time-series data is used to learn a dynamic graph, BysGNN utilizes all contextual information and time-series data to learn an accurate dynamic graph representation. By incorporating all contextual, temporal, and spatial signals, we observe a significant improvement in our forecasting accuracy over state-of-the-art forecasting models in our experiments with real-world datasets across the United States.
• Abstract（参考訳）: 都市部におけるポイント・オブ・関心(POI)の訪問数予測は、都市計画・交通管理から公衆衛生・社会研究に至るまで、様々な分野の計画・意思決定に不可欠である。 この予測問題は、多変量時系列予測タスクとして定式化することができるが、現在の手法では、POI間の常に変化するマルチコンテキスト相関を完全に活用することはできない。 そこで本研究では,pois間のマルチコンテキスト相関を学習し,より正確な訪問予測のための時間的グラフニューラルネットワークであるbroadness graph neural network (bysgnn)を提案する。 動的グラフを学習するために時系列データのみを使用する他のアプローチとは異なり、BysGNNはコンテキスト情報と時系列データを利用して正確な動的グラフ表現を学ぶ。 文脈的・時間的・空間的な信号をすべて取り入れることで、米国中の実世界のデータセットを用いた実験において、最先端の予測モデルよりも予測精度が大幅に向上するのを観察する。

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