論文の概要: Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01163v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 06:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 16:37:43.641829
• Title: Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 対立型自己監督学習を用いた都市域プロファイリング
• Authors: Weiliang Chan, Qianqian Ren, Jinbao Li
• Abstract要約: 本研究では,EUPASと呼ばれる都市域埋め込みのための自己教師付きグラフ協調フィルタリングモデルを提案する。 具体的には、人間の移動データ、関心点(POI)情報、地域ごとの地理的近傍の詳細を含む地域不均一グラフをモデルに入力する。 このモデルは、GCNとマルチヘッドアテンションを通じて、リージョン内およびリージョン間依存関係を保存する領域埋め込みを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.328861861105889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban region profiling is pivotal for smart cities, but mining fine-grained semantics from noisy and incomplete urban data remains challenging. In response, we propose a novel self-supervised graph collaborative filtering model for urban region embedding called EUPAS. Specifically, region heterogeneous graphs containing human mobility data, point of interests (POIs) information, and geographic neighborhood details for each region are fed into the model, which generates region embeddings that preserve intra-region and inter-region dependencies through GCNs and multi-head attention. Meanwhile, we introduce spatial perturbation augmentation to generate positive samples that are semantically similar and spatially close to the anchor, preparing for subsequent contrastive learning. Furthermore, adversarial training is employed to construct an effective pretext task by generating strong positive pairs and mining hard negative pairs for the region embeddings. Finally, we jointly optimize supervised and self-supervised learning to encourage the model to capture the high-level semantics of region embeddings while ignoring the noisy and unimportant details. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the superiority of our model over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 都市域のプロファイリングはスマートシティにとって重要であるが、ノイズや不完全な都市データからきめ細かなセマンティクスをマイニングするのは難しい。 そこで本研究では,EUPASと呼ばれる都市域埋め込みのためのグラフ協調フィルタリングモデルを提案する。 具体的には、ヒトの移動データ、関心点(POI)情報、および各領域の地理的近傍の詳細を含む領域不均一グラフをモデルに入力し、GCNとマルチヘッドによる領域内および領域間依存関係を保存する領域埋め込みを生成する。 一方, 空間摂動増強は, 意味的に類似し, 空間的にアンカーに近接する正のサンプルを生成し, 後続のコントラスト学習に備える。 さらに, 強正の対を生成し, 強負の対を領域埋め込みにマイニングすることにより, 効果的なプレテキストタスクを構築するために, 対角訓練を用いる。 最後に、教師付き学習と自己教師付き学習を共同で最適化し、ノイズや重要でない詳細を無視しながら、領域埋め込みの高レベルな意味を捉えるようモデルに促す。 実世界のデータセットに関する広範囲な実験は、最先端の手法よりもモデルが優れていることを示している。

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