論文の概要: Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01163v2
• Date: Sat, 27 Jul 2024 13:45:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-31 00:07:09.483246
• Title: Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 対立的コントラスト学習による都市域プロファイリングの強化
• Authors: Weiliang Chen, Qianqian Ren, Lin Pan, Shengxi Fu, Jinbao Li,
• Abstract要約: EUPACは、都市部埋め込みの堅牢性を高める新しいフレームワークである。 本モデルでは,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。 実世界のデータセットの実験は、最先端の手法よりもモデルの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.62909500335772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban region profiling is influential for smart cities and sustainable development. However, extracting fine-grained semantics and generating robust urban region embeddings from noisy and incomplete urban data is challenging. In response, we present EUPAC (Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Contrastive Learning), a novel framework that enhances the robustness of urban region embeddings through joint optimization of attentive supervised and adversarial contrastive modules. Specifically, region heterogeneous graphs containing human mobility data, point of interest information, and geographic neighborhood details for each region are fed into our model, which generates region embeddings that preserve intra-region and inter-region dependencies through graph convolutional networks and multi-head attention. Meanwhile, we introduce spatially learnable augmentation to generate positive samples that are semantically similar and spatially close to the anchor, preparing for subsequent contrastive learning. Furthermore, we propose an adversarial training method to construct an effective pretext task by generating strong positive pairs and mining hard negative pairs for the region embeddings. Finally, we jointly optimize attentive supervised and adversarial contrastive learning to encourage the model to capture the high-level semantics of region embeddings while ignoring the noisy and irrelevant details. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the superiority of our model over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 都市部プロファイリングは、スマートシティと持続可能な開発に影響を及ぼす。 しかし, 騒音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抽出し, 堅牢な都市部埋め込みを生成することは困難である。 これに対し,EUPAC (Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Contrastive Learning) を提案する。 具体的には、地域内および地域間依存関係をグラフ畳み込みネットワークやマルチヘッドアテンションを通じて保持する領域埋め込みを生成する。 一方, 空間的に学習可能な拡張法を導入し, 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, その後のコントラスト学習に備える。 さらに, 強正の対を生成し, 強負の対を抽出することにより, 効果的なプレテキストタスクを構築するための対角的学習法を提案する。 最後に,教師付き学習と敵対的学習を共同で最適化し,ノイズや無関係の詳細を無視しながら,領域埋め込みの高レベルなセマンティクスを捉えることをモデルに促す。 実世界のデータセットに対する大規模な実験は、最先端の手法よりもモデルの方が優れていることを示す。

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