Fugu-MT 論文翻訳(概要): Urban Region Representation Learning with Attentive Fusion

論文の概要: Urban Region Representation Learning with Attentive Fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04606v2
Date: Fri, 26 Apr 2024 05:56:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-29 17:48:19.322915
Title: Urban Region Representation Learning with Attentive Fusion
Title（参考訳）: 注意融合による都市域表現学習
Authors: Fengze Sun, Jianzhong Qi, Yanchuan Chang, Xiaoliang Fan, Shanika Karunasekera, Egemen Tanin,
Abstract要約: 本稿では,都市域の表現,すなわち埋め込みを学習するための新しいモデルを提案する。我々のモデルはDAFusionという名前の二重機能減衰核融合モジュールによって駆動される。学習した領域の埋め込みを使用することで、予測精度が最大31%向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.095344335507082
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: An increasing number of related urban data sources have brought forth novel opportunities for learning urban region representations, i.e., embeddings. The embeddings describe latent features of urban regions and enable discovering similar regions for urban planning applications. Existing methods learn an embedding for a region using every different type of region feature data, and subsequently fuse all learned embeddings of a region to generate a unified region embedding. However, these studies often overlook the significance of the fusion process. The typical fusion methods rely on simple aggregation, such as summation and concatenation, thereby disregarding correlations within the fused region embeddings. To address this limitation, we propose a novel model named HAFusion. Our model is powered by a dual-feature attentive fusion module named DAFusion, which fuses embeddings from different region features to learn higher-order correlations between the regions as well as between the different types of region features. DAFusion is generic - it can be integrated into existing models to enhance their fusion process. Further, motivated by the effective fusion capability of an attentive module, we propose a hybrid attentive feature learning module named HALearning to enhance the embedding learning from each individual type of region features. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that our model HAFusion outperforms state-of-the-art methods across three different prediction tasks. Using our learned region embedding leads to consistent and up to 31% improvements in the prediction accuracy.
Abstract（参考訳）: 関連する都市データソースが増加し、都市部の表現、すなわち埋め込みを学習する新たな機会が生まれている。埋め込みは、都市部の潜在特性を記述し、都市計画への応用に類似した地域を発見することができる。既存手法では,各種類の地域特徴データを用いて領域の埋め込みを学習し,学習したすべての領域の埋め込みを融合させて統一された領域埋め込みを生成する。しかし、これらの研究はしばしば核融合プロセスの重要性を見落としている。典型的な融合法は、和や結合のような単純な集合に依存し、融合領域の埋め込み内での相関を無視する。この制限に対処するため,HAFusion という新しいモデルを提案する。我々のモデルはDAFusionという名前の二重機能減衰核融合モジュールを用いており、これは異なる領域の特徴からの埋め込みを融合させ、各領域の特徴と異なるタイプの領域特徴の間の高次相関を学習する。 DAFusionはジェネリックです - 既存のモデルに統合して、融合プロセスを強化することができます。さらに,注意モジュールの有効融合能力に動機づけられたHALearningというハイブリッド注意機能学習モジュールを提案し,各タイプの地域特徴からの埋め込み学習を強化する。 3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、我々のモデルHAFusionが3つの異なる予測タスクで最先端の手法より優れていることを示した。学習した領域の埋め込みを使用することで、予測精度が最大31%向上する。

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