論文の概要: Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for
Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12899v3
- Date: Thu, 7 Mar 2024 16:22:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 18:08:01.692079
- Title: Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for
Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]
- Title（参考訳）: 都市空間時間予測のための統一データ管理と総合的性能評価 [実験, 分析, ベンチマーク]
- Authors: Jiawei Jiang, Chengkai Han, Wayne Xin Zhao, Jingyuan Wang
- Abstract要約: この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。
都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。
多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.05103666987655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The field of urban spatial-temporal prediction is advancing rapidly with the
development of deep learning techniques and the availability of large-scale
datasets. However, challenges persist in accessing and utilizing diverse urban
spatial-temporal datasets from different sources and stored in different
formats, as well as determining effective model structures and components with
the proliferation of deep learning models. This work addresses these challenges
and provides three significant contributions. Firstly, we introduce "atomic
files", a unified storage format designed for urban spatial-temporal big data,
and validate its effectiveness on 40 diverse datasets, simplifying data
management. Secondly, we present a comprehensive overview of technological
advances in urban spatial-temporal prediction models, guiding the development
of robust models. Thirdly, we conduct extensive experiments using diverse
models and datasets, establishing a performance leaderboard and identifying
promising research directions. Overall, this work effectively manages urban
spatial-temporal data, guides future efforts, and facilitates the development
of accurate and efficient urban spatial-temporal prediction models. It can
potentially make long-term contributions to urban spatial-temporal data
management and prediction, ultimately leading to improved urban living
standards.
- Abstract（参考訳）: 深層学習技術の発展と大規模データセットの利用により,都市空間時間予測の分野は急速に進展している。
しかし、様々な情報源から多様な都市空間時空間データセットにアクセスして利用し、異なるフォーマットに保存し、深層学習モデルの普及に伴う効果的なモデル構造やコンポーネントを決定することの課題は続く。
この仕事はこれらの課題に対処し、3つの重要な貢献を提供します。
まず,都市空間時空間ビッグデータ用に設計された統一ストレージフォーマットである"atomic files"を導入し,40の多様なデータセット上での有効性を検証し,データ管理を簡素化する。
次に,都市空間-時空間予測モデルにおける技術進歩の概要を概観し,ロバストモデルの開発を導く。
第3に,多様なモデルとデータセットを用いて広範な実験を行い,パフォーマンスリーダボードを確立し,有望な研究方向を特定する。
本研究は, 都市空間時空間データを効果的に管理し, 今後の取り組みを導くとともに, 正確な都市空間時空間予測モデルの開発を促進する。
都市空間データ管理と予測に長期的な貢献を可能とし、最終的には都市生活水準の改善に繋がる可能性がある。
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