論文の概要: Urban Region Embedding via Multi-View Contrastive Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09681v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 10:53:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 16:14:58.858464
- Title: Urban Region Embedding via Multi-View Contrastive Prediction
- Title（参考訳）: 多視点コントラスト予測による都市域埋め込み
- Authors: Zechen Li, Weiming Huang, Kai Zhao, Min Yang, Yongshun Gong, Meng Chen
- Abstract要約: さまざまなビューにまたがる一貫性のある表現を学ぶために、新しいパイプラインを構築します。
本モデルは,都市部における表現学習において,最先端のベースライン手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.164358462563996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, learning urban region representations utilizing multi-modal data
(information views) has become increasingly popular, for deep understanding of
the distributions of various socioeconomic features in cities. However,
previous methods usually blend multi-view information in a posteriors stage,
falling short in learning coherent and consistent representations across
different views. In this paper, we form a new pipeline to learn consistent
representations across varying views, and propose the multi-view Contrastive
Prediction model for urban Region embedding (ReCP), which leverages the
multiple information views from point-of-interest (POI) and human mobility
data. Specifically, ReCP comprises two major modules, namely an intra-view
learning module utilizing contrastive learning and feature reconstruction to
capture the unique information from each single view, and inter-view learning
module that perceives the consistency between the two views using a contrastive
prediction learning scheme. We conduct thorough experiments on two downstream
tasks to assess the proposed model, i.e., land use clustering and region
popularity prediction. The experimental results demonstrate that our model
outperforms state-of-the-art baseline methods significantly in urban region
representation learning.
- Abstract（参考訳）: 近年,都市における多様な社会経済的特徴の分布を深く理解するために,マルチモーダルデータ(情報視点)を用いた都市地域表現の学習が盛んに行われている。
しかし、従来の手法は通常、後続の段階で多視点情報をブレンドし、異なる視点にまたがるコヒーレントで一貫した表現の学習に不足する。
本稿では,様々な視点から一貫した表現を学習するための新しいパイプラインを構築し,poi(point-of-interest)とモビリティデータから複数の情報ビューを活用するrecp(multi-view contrastive prediction model for urban region embedded)を提案する。
具体的には、ReCPは、コントラスト学習と特徴再構成を利用して個々のビューからユニークな情報をキャプチャするビュー内学習モジュールと、コントラスト予測学習スキームを用いて2つのビュー間の一貫性を知覚するビュー間学習モジュールの2つの主要モジュールから構成される。
提案モデル,すなわち土地利用クラスタリングと地域人気予測を評価するため,下流2つの課題について徹底的な実験を行った。
実験の結果,都市域の表現学習において,我々のモデルは最先端のベースライン手法よりも優れていた。
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