論文の概要: Road Network Representation Learning with the Third Law of Geography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04038v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:04:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:59:54.615922
• Title: Road Network Representation Learning with the Third Law of Geography
• Title（参考訳）: 地理第三法則を用いた道路網表現学習
• Authors: Haicang Zhou, Weiming Huang, Yile Chen, Tiantian He, Gao Cong, Yew-Soon Ong,
• Abstract要約: 道路ネットワーク表現学習は,多くのタスクに適用可能な道路セグメントに対して,圧縮された効率的なベクトル化表現を学習することを目的としている。 本稿では,近年の地理第三法則の原則により,道路ネットワークの表現を実現することを提案する。 3つの下流タスクにまたがる2つの実世界のデータセット上で、我々のフレームワークを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.045489720546904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Road network representation learning aims to learn compressed and effective vectorized representations for road segments that are applicable to numerous tasks. In this paper, we identify the limitations of existing methods, particularly their overemphasis on the distance effect as outlined in the First Law of Geography. In response, we propose to endow road network representation with the principles of the recent Third Law of Geography. To this end, we propose a novel graph contrastive learning framework that employs geographic configuration-aware graph augmentation and spectral negative sampling, ensuring that road segments with similar geographic configurations yield similar representations, and vice versa, aligning with the principles stated in the Third Law. The framework further fuses the Third Law with the First Law through a dual contrastive learning objective to effectively balance the implications of both laws. We evaluate our framework on two real-world datasets across three downstream tasks. The results show that the integration of the Third Law significantly improves the performance of road segment representations in downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 道路ネットワーク表現学習は,多くのタスクに適用可能な道路セグメントに対して,圧縮された効率的なベクトル化表現を学習することを目的としている。 本稿では,既存の手法の限界,特に地理学第一法則に概説された距離効果の過大評価について述べる。 そこで本研究では,道路ネットワークの表現を,最近の第3次地理学法則の原則に則って行うことを提案する。 そこで本研究では,地理的な構成を意識したグラフ増分とスペクトル陰性サンプリングを用いて,類似の地理的構成を持つ道路セグメントが同様の表現を得られることを保証し,その逆も第3法則に規定される原則と整合する新しいグラフコントラスト学習フレームワークを提案する。 この枠組みは、両法の影響を効果的にバランスさせるために、二重の対照的な学習目的を通じて、第三法と第一法とを融合させる。 3つの下流タスクにまたがる2つの実世界のデータセット上で、我々のフレームワークを評価する。 その結果,第3法則の統合により,下流タスクにおける道路セグメント表現の性能が大幅に向上することが示唆された。

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