論文の概要: Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Self-Supervised Learning for Robust Forecasting and Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01163v3
• Date: Sat, 18 Jan 2025 06:53:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:47.649541
• Title: Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Self-Supervised Learning for Robust Forecasting and Security
• Title（参考訳）: ロバスト予測とセキュリティのための対向的自己監督学習による都市域プロファイリングの強化
• Authors: Weiliang Chen, Qianqian Ren, Yong Liu, Jianguo Sun,
• Abstract要約: 既存のメソッドは、ノイズ、データ不完全性、セキュリティ脆弱性といった問題に悩まされることが多い。 本稿では,EUPAS(Adversarial Self-Supervised Learning)を用いた都市域プロファイリング手法を提案する。 EUPASは、犯罪予測、チェックイン予測、土地利用分類などの様々な予測タスクにおいて、堅牢なパフォーマンスを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.8405655328298
• License:
• Abstract: Urban region profiling plays a crucial role in forecasting and decision-making in the context of dynamic and noisy urban environments. Existing methods often struggle with issues such as noise, data incompleteness, and security vulnerabilities. This paper proposes a novel framework, Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Self-Supervised Learning (EUPAS), to address these challenges. By combining adversarial contrastive learning with both supervised and self-supervised objectives, EUPAS ensures robust performance across various forecasting tasks such as crime prediction, check-in prediction, and land use classification. To enhance model resilience against adversarial attacks and noisy data, we incorporate several key components, including perturbation augmentation, trickster generator, and deviation copy generator. These innovations effectively improve the robustness of the embeddings, making EUPAS capable of handling the complexities and noise inherent in urban data. Experimental results show that EUPAS significantly outperforms state-of-the-art methods across multiple tasks, achieving improvements in prediction accuracy of up to 10.8%. Notably, our model excels in adversarial attack tests, demonstrating its resilience in real-world, security-sensitive applications. This work makes a substantial contribution to the field of urban analytics by offering a more robust and secure approach to forecasting and profiling urban regions. It addresses key challenges in secure, data-driven modeling, providing a stronger foundation for future urban analytics and decision-making applications.
• Abstract（参考訳）: 都市域のプロファイリングは、動的で騒々しい都市環境の文脈において、予測と意思決定において重要な役割を担っている。 既存のメソッドは、ノイズ、データ不完全性、セキュリティ脆弱性といった問題に悩まされることが多い。 本稿では,これらの課題に対処するため,EUPAS(Adversarial Self-Supervised Learning)を用いた都市域プロファイリング手法を提案する。 EUPASは、対人的コントラスト学習と教師付きと自己監督型の両方の目標を組み合わせることにより、犯罪予測、チェックイン予測、土地利用分類といった様々な予測タスクにおける堅牢なパフォーマンスを保証する。 対向攻撃やノイズデータに対するモデルレジリエンスを高めるため,摂動増強,トリックター生成,偏差コピー生成など,いくつかの重要な要素を組み込んだ。 これらのイノベーションは、埋め込みの堅牢性を効果的に改善し、都市データに固有の複雑さとノイズを扱うことができるEUPASを実現する。 実験の結果、EUPASは複数のタスクで最先端の手法を大幅に上回り、予測精度は最大10.8%向上した。 特に、我々のモデルは敵攻撃テストに優れ、現実のセキュリティに敏感なアプリケーションでそのレジリエンスを実証している。 この研究は、都市部の予測とプロファイリングに対するより堅牢で安全なアプローチを提供することによって、都市分析の分野に多大な貢献をしている。 セキュアでデータ駆動型モデリングにおける重要な課題に対処し、将来の都市分析と意思決定アプリケーションのための強力な基盤を提供する。

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