Fugu-MT 論文翻訳(概要): GeoPro-Net: Learning Interpretable Spatiotemporal Prediction Models through Statistically-Guided Geo-Prototyping

論文の概要: GeoPro-Net: Learning Interpretable Spatiotemporal Prediction Models through Statistically-Guided Geo-Prototyping

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15353v1
Date: Thu, 19 Dec 2024 19:39:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-23 16:21:39.893781
Title: GeoPro-Net: Learning Interpretable Spatiotemporal Prediction Models through Statistically-Guided Geo-Prototyping
Title（参考訳）: GeoPro-Net:統計的誘導型ジオプロトタイピングによる解釈可能な時空間予測モデルの学習
Authors: Bang An, Xun Zhou, Zirui Zhou, Ronilo Ragodos, Zenglin Xu, Jun Luo,
Abstract要約: 深層学習とマルチソース時間予測のギャップを埋めるため,GeoPro-Netを提案する。 GeoPro-Netは、異なる概念の集合を本質的に学習し、それらを現実世界のケースに解釈する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.33309805132091
License:
Abstract: The problem of forecasting spatiotemporal events such as crimes and accidents is crucial to public safety and city management. Besides accuracy, interpretability is also a key requirement for spatiotemporal forecasting models to justify the decisions. Interpretation of the spatiotemporal forecasting mechanism is, however, challenging due to the complexity of multi-source spatiotemporal features, the non-intuitive nature of spatiotemporal patterns for non-expert users, and the presence of spatial heterogeneity in the data. Currently, no existing deep learning model intrinsically interprets the complex predictive process learned from multi-source spatiotemporal features. To bridge the gap, we propose GeoPro-Net, an intrinsically interpretable spatiotemporal model for spatiotemporal event forecasting problems. GeoPro-Net introduces a novel Geo-concept convolution operation, which employs statistical tests to extract predictive patterns in the input as Geo-concepts, and condenses the Geo-concept-encoded input through interpretable channel fusion and geographic-based pooling. In addition, GeoPro-Net learns different sets of prototypes of concepts inherently, and projects them to real-world cases for interpretation. Comprehensive experiments and case studies on four real-world datasets demonstrate that GeoPro-Net provides better interpretability while still achieving competitive prediction performance compared with state-of-the-art baselines.
Abstract（参考訳）: 犯罪や事故などの時空間的事象を予報する問題は、公共の安全と市の管理に不可欠である。正確性に加えて、解釈可能性もまた、決定を正当化するための時空間予測モデルにとって重要な要件である。しかし, 時空間予測機構の解釈は, マルチソース時空間特徴の複雑さ, 非専門家の時空間パターンの非直観的性質, 空間的不均一性の存在などにより困難である。現在、既存のディープラーニングモデルは、複数のソースの時空間的特徴から学んだ複雑な予測過程を本質的に解釈していない。このギャップを埋めるため,時空間予測問題に対する本質的に解釈可能な時空間モデルGeoPro-Netを提案する。 GeoPro-Netは,Geo-Conceptコンボリューション(Geo-Concept Convolution)演算を導入した。GeoPro-Netは,Geo-Conceptとして入力中の予測パターンを抽出し,解釈可能なチャネル融合と地理ベースプールを通じてGeo-Concept-encoded入力を凝縮する。さらに、GeoPro-Netは概念の異なるプロトタイプセットを本質的に学習し、現実の解釈ケースに投影する。 4つの実世界のデータセットに関する総合的な実験とケーススタディにより、GeoPro-Netは、最先端のベースラインに比べて競争力のある予測性能を保ちながら、より良い解釈性を提供することが示された。

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