論文の概要: Spatial-Temporal Cross-View Contrastive Pre-training for Check-in Sequence Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15899v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 05:05:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 17:52:45.657670
- Title: Spatial-Temporal Cross-View Contrastive Pre-training for Check-in Sequence Representation Learning
- Title（参考訳）: チェックインシーケンス表現学習のための空間-時間的クロスビューコントラスト事前学習
- Authors: Letian Gong, Huaiyu Wan, Shengnan Guo, Xiucheng Li, Yan Lin, Erwen Zheng, Tianyi Wang, Zeyu Zhou, Youfang Lin,
- Abstract要約: 本稿では,チェックインシーケンス表現学習のための空間-時間的クロスビューコントラスト表現(ST CCR)フレームワークを提案する。
ST CCRは「空間的話題」と「時間的意図」の視点から自己スーパービジョンを採用し、意味レベルでの空間的情報と時間的情報の効果的な融合を促進する。
実世界の3つのデータセット上でST CCRを広範囲に評価し、3つの下流タスクにおいて優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.580705078081078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid growth of location-based services (LBS) has yielded massive amounts of data on human mobility. Effectively extracting meaningful representations for user-generated check-in sequences is pivotal for facilitating various downstream services. However, the user-generated check-in data are simultaneously influenced by the surrounding objective circumstances and the user's subjective intention. Specifically, the temporal uncertainty and spatial diversity exhibited in check-in data make it difficult to capture the macroscopic spatial-temporal patterns of users and to understand the semantics of user mobility activities. Furthermore, the distinct characteristics of the temporal and spatial information in check-in sequences call for an effective fusion method to incorporate these two types of information. In this paper, we propose a novel Spatial-Temporal Cross-view Contrastive Representation (STCCR) framework for check-in sequence representation learning. Specifically, STCCR addresses the above challenges by employing self-supervision from "spatial topic" and "temporal intention" views, facilitating effective fusion of spatial and temporal information at the semantic level. Besides, STCCR leverages contrastive clustering to uncover users' shared spatial topics from diverse mobility activities, while employing angular momentum contrast to mitigate the impact of temporal uncertainty and noise. We extensively evaluate STCCR on three real-world datasets and demonstrate its superior performance across three downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: 位置情報サービス(LBS)の急速な成長は、人間の移動性に関する膨大なデータを生み出している。
ユーザ生成したチェックインシーケンスに対する意味のある表現を効果的に抽出することは、さまざまなダウンストリームサービスを容易にする上で重要である。
しかし、ユーザ生成チェックインデータは、周囲の客観的状況とユーザの主観的意図に同時に影響される。
具体的には、チェックインデータに現れる時間的不確実性と空間的多様性は、ユーザのマクロな空間的時間的パターンを捉え、ユーザのモビリティ活動の意味を理解するのを困難にしている。
さらに、チェックインシーケンスにおける時間的・空間的な情報の異なる特徴は、これらの2種類の情報を効果的に融合する方法を要求する。
本稿では,チェックインシーケンス表現学習のための空間-時間的クロスビューコントラスト表現(STCCR)フレームワークを提案する。
具体的には、STCCRは「空間的話題」と「時間的意図」の視点から自己スーパービジョンを取り入れ、意味レベルでの空間的情報と時間的情報を効果的に融合させることによって、上記の課題に対処する。
さらに、STCCRはコントラッシブクラスタリングを活用し、多様なモビリティ活動からユーザの共有空間トピックを明らかにすると同時に、時間的不確実性やノイズの影響を軽減するために、角度運動量を利用する。
実世界の3つのデータセット上でSTCCRを広範囲に評価し、3つの下流タスクにおいて優れた性能を示す。
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