論文の概要: Community search signatures as foundation features for human-centered geospatial modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22721v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 06:09:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:05.402636
• Title: Community search signatures as foundation features for human-centered geospatial modeling
• Title（参考訳）: 人間中心地理空間モデリングの基礎的特徴としてのコミュニティ検索シグネチャ
• Authors: Mimi Sun, Chaitanya Kamath, Mohit Agarwal, Arbaaz Muslim, Hector Yee, David Schottlander, Shailesh Bavadekar, Niv Efron, Shravya Shetty, Gautam Prasad,
• Abstract要約: 本稿では,検索対象の集合的および匿名化された表現を生成するための新しい手法を提案する。 複数の領域にまたがる空間データセットを用いてこれらの特徴をベンチマークする。 これらの特徴を時間的厳密なアライメントを伴わずに空間的予測に利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.198203442779543
• License:
• Abstract: Aggregated relative search frequencies offer a unique composite signal reflecting people's habits, concerns, interests, intents, and general information needs, which are not found in other readily available datasets. Temporal search trends have been successfully used in time series modeling across a variety of domains such as infectious diseases, unemployment rates, and retail sales. However, most existing applications require curating specialized datasets of individual keywords, queries, or query clusters, and the search data need to be temporally aligned with the outcome variable of interest. We propose a novel approach for generating an aggregated and anonymized representation of search interest as foundation features at the community level for geospatial modeling. We benchmark these features using spatial datasets across multiple domains. In zip codes with a population greater than 3000 that cover over 95% of the contiguous US population, our models for predicting missing values in a 20% set of holdout counties achieve an average $R^2$ score of 0.74 across 21 health variables, and 0.80 across 6 demographic and environmental variables. Our results demonstrate that these search features can be used for spatial predictions without strict temporal alignment, and that the resulting models outperform spatial interpolation and state of the art methods using satellite imagery features.
• Abstract（参考訳）: 集約された相対探索周波数は、人々の習慣、関心、関心、意図、および一般的な情報要求を反映するユニークな合成信号を提供する。 時系列検索のトレンドは、感染症、失業率、小売販売など、さまざまな分野の時系列モデリングでうまく利用されてきた。 しかし、既存のほとんどのアプリケーションは、個々のキーワード、クエリ、クエリクラスタの特別なデータセットをキュレートする必要がある。 本研究では,地理空間モデリングのコミュニティレベルで,検索対象の集合的,匿名化された表現を基礎的特徴として生成する手法を提案する。 複数の領域にまたがる空間データセットを用いてこれらの特徴をベンチマークする。 アメリカの人口の95%以上をカバーしている3000人以上のジップコードでは、20%のホールトアウト郡で欠落した値を予測するためのモデルは、21の健康変数で平均0.74ドル、人口および環境変数で0.80ドルに達している。 以上の結果から,これらの探索機能は厳密な時間的アライメントを伴わずに空間予測に利用でき,衛星画像特徴を用いた空間補間法や最先端手法よりも優れた結果が得られた。

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