論文の概要: STS-CCL: Spatial-Temporal Synchronous Contextual Contrastive Learning
for Urban Traffic Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02507v2
- Date: Sun, 17 Dec 2023 01:56:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 20:31:19.270458
- Title: STS-CCL: Spatial-Temporal Synchronous Contextual Contrastive Learning
for Urban Traffic Forecasting
- Title（参考訳）: STS-CCL:都市交通予測のための時空間同時コントラスト学習
- Authors: Lincan Li, Kaixiang Yang, Fengji Luo, Jichao Bi
- Abstract要約: 本研究は、高度なコントラスト学習を採用し、新しい時空間コントラスト学習(STS-CCL)モデルを提案する。
STS-CCLコントラスト学習モデルに基づく予測器の構築は,既存のトラフィック予測ベンチマークよりも優れた性能を発揮することを示す実験と評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.947443433688782
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficiently capturing the complex spatiotemporal representations from
large-scale unlabeled traffic data remains to be a challenging task. In
considering of the dilemma, this work employs the advanced contrastive learning
and proposes a novel Spatial-Temporal Synchronous Contextual Contrastive
Learning (STS-CCL) model. First, we elaborate the basic and strong augmentation
methods for spatiotemporal graph data, which not only perturb the data in terms
of graph structure and temporal characteristics, but also employ a
learning-based dynamic graph view generator for adaptive augmentation. Second,
we introduce a Spatial-Temporal Synchronous Contrastive Module (STS-CM) to
simultaneously capture the decent spatial-temporal dependencies and realize
graph-level contrasting. To further discriminate node individuals in negative
filtering, a Semantic Contextual Contrastive method is designed based on
semantic features and spatial heterogeneity, achieving node-level contrastive
learning along with negative filtering. Finally, we present a hard mutual-view
contrastive training scheme and extend the classic contrastive loss to an
integrated objective function, yielding better performance. Extensive
experiments and evaluations demonstrate that building a predictor upon STS-CCL
contrastive learning model gains superior performance than existing traffic
forecasting benchmarks. The proposed STS-CCL is highly suitable for large
datasets with only a few labeled data and other spatiotemporal tasks with data
scarcity issue.
- Abstract（参考訳）: 大規模ラベルなしの交通データから複雑な時空間表現を効率的にキャプチャすることは難しい課題である。
このジレンマを考慮して,高度なコントラスト学習を行い,新しい空間-時間同期コントラスト学習(sts-ccl)モデルを提案する。
まず,グラフ構造や時間特性の観点からデータを摂動させるだけでなく,学習に基づく動的グラフビュー生成器を用いて適応的な拡張を行う,時空間グラフデータの基本および強増強手法を詳述する。
次に,空間-時間同期コントラストモジュール(sts-cm)を導入し,適切な空間-時間依存性を同時に捉え,グラフレベルのコントラストを実現する。
負フィルタリングにおけるノード個人をさらに識別するために、意味的特徴と空間的不均一性に基づいて意味的コンテクストコントラスト法を設計し、負フィルタリングとともにノードレベルのコントラスト学習を実現する。
最後に,強固な相互視型コントラストトレーニングスキームを示し,従来のコントラスト損失を統合目的関数に拡張することで,優れたパフォーマンスを実現する。
STS-CCLコントラスト学習モデルに基づく予測器の構築は,既存のトラフィック予測ベンチマークよりも優れた性能を示す。
提案したSTS-CCLは、ラベル付きデータとデータ不足問題のある時空間タスクのみを持つ大規模なデータセットに非常に適している。
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