論文の概要: Self-Supervised Deconfounding Against Spatio-Temporal Shifts: Theory and Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12472v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 09:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:18:07.561924
• Title: Self-Supervised Deconfounding Against Spatio-Temporal Shifts: Theory and Modeling
• Title（参考訳）: 時空間シフトに対する自己監督的デコンウンディング:理論とモデリング
• Authors: Jiahao Ji, Wentao Zhang, Jingyuan Wang, Yue He and Chao Huang
• Abstract要約: 本研究では,過去の交通データ,将来の交通データ,外部STコンテキストの因果グラフを構築することで,問題を定式化する。 OODトラフィックデータにおける先行技術の失敗は、STコンテキストが共同創設者として機能すること、すなわち過去のデータと将来のデータに対する共通の原因によるものであることが示される。 本研究では,STEVE(Spatio-Temporal sElf-superVised dEconfounding)フレームワークを考案し,トラフィックデータを2つの不整合表現に符号化し,不変および変動STコンテキストを関連付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.09863133371918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As an important application of spatio-temporal (ST) data, ST traffic forecasting plays a crucial role in improving urban travel efficiency and promoting sustainable development. In practice, the dynamics of traffic data frequently undergo distributional shifts attributed to external factors such as time evolution and spatial differences. This entails forecasting models to handle the out-of-distribution (OOD) issue where test data is distributed differently from training data. In this work, we first formalize the problem by constructing a causal graph of past traffic data, future traffic data, and external ST contexts. We reveal that the failure of prior arts in OOD traffic data is due to ST contexts acting as a confounder, i.e., the common cause for past data and future ones. Then, we propose a theoretical solution named Disentangled Contextual Adjustment (DCA) from a causal lens. It differentiates invariant causal correlations against variant spurious ones and deconfounds the effect of ST contexts. On top of that, we devise a Spatio-Temporal sElf-superVised dEconfounding (STEVE) framework. It first encodes traffic data into two disentangled representations for associating invariant and variant ST contexts. Then, we use representative ST contexts from three conceptually different perspectives (i.e., temporal, spatial, and semantic) as self-supervised signals to inject context information into both representations. In this way, we improve the generalization ability of the learned context-oriented representations to OOD ST traffic forecasting. Comprehensive experiments on four large-scale benchmark datasets demonstrate that our STEVE consistently outperforms the state-of-the-art baselines across various ST OOD scenarios.
• Abstract（参考訳）: 時空間(ST)データの重要な応用として,ST交通予測は都市交通効率の向上と持続可能な開発を促進する上で重要な役割を担っている。 実際には、交通データのダイナミクスは、時間進化や空間差といった外部要因に起因する分布シフトを頻繁に行う。 これは、テストデータがトレーニングデータと異なる方法で分散されるOOD(out-of-distriion)問題を扱うための予測モデルを必要とする。 本研究では,過去の交通データ,将来の交通データ,外部STコンテキストの因果グラフを構築することにより,まず問題を定式化する。 oodトラヒックデータの先行技術が失敗した原因は、stコンテクストが共同設立者、すなわち過去のデータと将来のデータに共通する原因として作用するためである。 そこで我々は、因果レンズからDCA(Disentangled Contextual Adjustment)という理論解を提案する。 これは変種スプリアスと不変因果相関を区別し、stコンテクストの効果を解消する。 さらに,STEVE(Spatio-Temporal sElf-superVised dEconfounding)フレームワークを考案した。 まず、トラフィックデータを2つの不等角表現にエンコードし、不変および変種stコンテキストを関連付ける。 次に,3つの概念的に異なる視点(時間,空間,意味)から表されるSTコンテキストを自己教師信号として使用し,両表現に文脈情報を注入する。 このようにして、OODSTトラフィック予測に対する学習コンテキスト指向表現の一般化能力を向上させる。 4つの大規模なベンチマークデータセットに関する総合的な実験により、STEVEは様々なST OODシナリオにおける最先端のベースラインを一貫して上回ります。

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