論文の概要: GeoTransformer: Enhancing Urban Forecasting with Dependency Retrieval and Geospatial Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08852v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 19:55:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:42.567078
• Title: GeoTransformer: Enhancing Urban Forecasting with Dependency Retrieval and Geospatial Attention
• Title（参考訳）: GeoTransformer: 従属検索と地理空間アテンションによる都市予測の強化
• Authors: Yuhao Jia, Zile Wu, Shengao Yi, Yifei Sun,
• Abstract要約: 本研究では,高次元空間埋め込みと動的空間モデリングを組み合わせたフレームワークを提案する。 GeoTransformer は,(1) 空間的依存を特定できる依存検索モジュール,(2) グローバルな都市情報を活用した地理空間的アテンション機構の2つの革新を特徴としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7263971073408702
• License:
• Abstract: Recent advances in urban forecasting have leveraged high-dimensional spatial data through two primary approaches: graph-based methods that rely on predefined spatial structures and region-based methods that use satellite imagery for local features. Although these methods have laid an important foundation, they struggle to integrate holistic urban information and dynamically model spatial dependencies. To address this gap, we propose GeoTransformer, a framework combining high-dimensional regional embeddings with dynamic spatial modeling. GeoTransformer features two innovations: (1) a dependency retrieval module identifying spatial dependencies to select relevant regions, and (2) a geospatial attention mechanism leveraging global urban information. These components unify structural and global urban information for better predictions. Extensive experiments on GDP and ride-share demand forecasting show that GeoTransformer outperforms baselines, highlighting its effectiveness in advancing urban forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: 都市予測の最近の進歩は、事前に定義された空間構造に依存するグラフベースの手法と、局地的な特徴に衛星画像を使用する地域ベースの手法の2つの主要なアプローチを通じて、高次元空間データを活用してきた。 これらの手法は重要な基盤となっているが、総合的な都市情報の統合や空間依存の動的モデル化に苦慮している。 このギャップに対処するために,高次元空間埋め込みと動的空間モデリングを組み合わせたGeoTransformerを提案する。 GeoTransformer は,(1) 空間的依存を特定できる依存検索モジュール,(2) グローバルな都市情報を活用した地理空間的アテンション機構の2つの革新を特徴としている。 これらのコンポーネントは、より良い予測のために、構造的およびグローバルな都市情報を統一する。 GDPと配車需要予測に関する大規模な実験は、GeoTransformerがベースラインを上回り、都市予測タスクの進行における効果を浮き彫りにしていることを示している。

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