論文の概要: Self-consistent Deep Geometric Learning for Heterogeneous Multi-source Spatial Point Data Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00748v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 16:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 01:37:22.800716
• Title: Self-consistent Deep Geometric Learning for Heterogeneous Multi-source Spatial Point Data Prediction
• Title（参考訳）: 不均一なマルチソース空間点データ予測のための自己整合深部幾何学的学習
• Authors: Dazhou Yu, Xiaoyun Gong, Yun Li, Meikang Qiu, Liang Zhao,
• Abstract要約: 環境モニタリングや天然資源管理といった分野において,マルチソース空間データ予測が重要である。 この領域の既存のモデルはドメイン固有の性質のためにしばしば不足し、様々な情報源からの情報を統合する戦略が欠如している。 我々は,地中真理ラベルを頼らずに,様々な情報源からの情報を順に整列する,革新的なマルチソース空間点データ予測フレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.646376827353551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-source spatial point data prediction is crucial in fields like environmental monitoring and natural resource management, where integrating data from various sensors is the key to achieving a holistic environmental understanding. Existing models in this area often fall short due to their domain-specific nature and lack a strategy for integrating information from various sources in the absence of ground truth labels. Key challenges include evaluating the quality of different data sources and modeling spatial relationships among them effectively. Addressing these issues, we introduce an innovative multi-source spatial point data prediction framework that adeptly aligns information from varied sources without relying on ground truth labels. A unique aspect of our method is the 'fidelity score,' a quantitative measure for evaluating the reliability of each data source. Furthermore, we develop a geo-location-aware graph neural network tailored to accurately depict spatial relationships between data points. Our framework has been rigorously tested on two real-world datasets and one synthetic dataset. The results consistently demonstrate its superior performance over existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 環境モニタリングや自然資源管理といった分野では,マルチソース空間データ予測が重要であり,様々なセンサからのデータを統合することが,総合的な環境理解の鍵となる。 この領域の既存のモデルは、ドメイン固有の性質のためしばしば不足し、根本真理ラベルがない場合には、様々な情報源からの情報を統合するための戦略が欠如している。 主な課題は、異なるデータソースの品質を評価し、それらの間の空間関係を効果的にモデル化することである。 これらの課題に対処するために,地中真理ラベルを頼らずに,様々な情報源からの情報の整合性を確保する,革新的なマルチソース空間点データ予測フレームワークを導入する。 本手法のユニークな側面は,各データソースの信頼性を評価する定量的尺度である「忠実度スコア」である。 さらに,データポイント間の空間的関係を正確に表現するために,位置情報対応のグラフニューラルネットワークを開発した。 私たちのフレームワークは、2つの実世界のデータセットと1つの合成データセットで厳格にテストされています。 その結果、既存の最先端手法よりも優れた性能を示した。

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