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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17905v3
• Date: Mon, 22 Apr 2024 13:07:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 23:24:19.104263
• 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, 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）: 2.5870115809699783
• 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、近隣がダイナミックでリレーショナルであることを認識してきた。 しかし、データの欠如、方法論、コンピュータ処理能力の欠如は、近隣関係力学の形式的な定量化を妨げている。 本研究は, 周辺地域の内部特性, 過去の特徴, グループの流れに関する複数の情報ソースを結合し, 評価し, 予測モデルにおいて表現力を高めるグラフニューラルネットワーク(GNN)アプローチを提案する。 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、地域文化の予測にあたり、近隣属性の予測における構造的結合性を考慮したアプローチの可能性を示す。 結果は現実的で方法論的に見れば有望である。 即ち、地域情報(例えば地域人口統計)や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であり、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が、他の地域情報が不足している場合に、様々なデータソースを使用することが可能になる。

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