論文の概要: Using Graph Neural Networks to Predict Local Culture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17905v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 21:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 17:06:20.514284
• Title: Using Graph Neural Networks to Predict Local Culture
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる地域文化の予測
• Authors: Thiago H Silva and Daniel Silver
• Abstract要約: 本研究では, 周辺地域の内部特性に関する複数の情報ソースを結合し, 評価するグラフニューラルネットワーク(GNN)手法を提案する。 Yelpからパブリックな大規模データセットを探索することにより、近隣属性の予測における構造的連結性を考慮したアプローチの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.056211477364962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban research has long recognized that neighbourhoods are dynamic and relational. However, lack of data, methodologies, and computer processing power have hampered a formal quantitative examination of neighbourhood relational dynamics. To make progress on this issue, this study proposes a graph neural network (GNN) approach that permits combining and evaluating multiple sources of information about internal characteristics of neighbourhoods, their past characteristics, and flows of groups among them, potentially providing greater expressive power in predictive models. By exploring a public large-scale dataset from Yelp, we show the potential of our approach for considering structural connectedness in predicting neighbourhood attributes, specifically to predict local culture. Results are promising from a substantive and methodologically point of view. Substantively, we find that either local area information (e.g. area demographics) or group profiles (tastes of Yelp reviewers) give the best results in predicting local culture, and they are nearly equivalent in all studied cases. Methodologically, exploring group profiles could be a helpful alternative where finding local information for specific areas is challenging, since they can be extracted automatically from many forms of online data. Thus, our approach could empower researchers and policy-makers to use a range of data sources when other local area information is lacking.
• Abstract（参考訳）: 都市研究は長い間、近隣は動的で関係性が高いと認識してきた。 しかし、データ、方法論、コンピュータ処理能力の欠如は、近隣関係ダイナミクスの形式的定量的な検証を妨げている。 本研究は,gnn(graph neural network)を用いて,近隣住民の内部特性,過去の特徴,グループ間の流れに関する複数の情報ソースを組み合わせることで,予測モデルにおける表現力を高めることが可能な手法を提案する。 yelpの公開した大規模データセットを探索することにより,近隣属性の予測,特に地域文化の予測において,構造的接続性を考慮したアプローチの可能性を示す。 結果は、従属的かつ方法論的な観点から有望である。 統計的には、地域情報(地域人口統計など)またはグループプロファイル(yelpレビュアーの味)が地域文化の予測に最適な結果をもたらし、すべての研究ケースでほぼ同等であることがわかった。 グループプロファイルを探索することは、様々なオンラインデータから自動的に抽出できるため、特定の分野のローカル情報を見つけるのが困難である。 これにより、研究者や政策立案者は、他の地域情報が不足している場合に、さまざまなデータソースの使用を奨励することができる。

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