論文の概要: STContext: A Multifaceted Dataset for Developing Context-aware Spatio-temporal Crowd Mobility Prediction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03583v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 07:16:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 16:58:02.979947
• Title: STContext: A Multifaceted Dataset for Developing Context-aware Spatio-temporal Crowd Mobility Prediction Models
• Title（参考訳）: STContext: コンテキスト対応時空間移動予測モデルを構築するための多面的データセット
• Authors: Liyue Chen, Jiangyi Fang, Tengfei Liu, Fangyuan Gao, Leye Wang,
• Abstract要約: スマートでコンテキスト対応のクラウドフロー予測(STCFP)モデルでは、異常な群衆移動パターンを特定するためにコンテキスト的特徴が使用される。 既存のオープンクラウドフローデータセットには、適切な範囲のコンテキスト機能がない。 コンテキスト対応STCFPモデルを開発するための多面的データセットであるSTContextを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.285901497743502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In smart cities, context-aware spatio-temporal crowd flow prediction (STCFP) models leverage contextual features (e.g., weather) to identify unusual crowd mobility patterns and enhance prediction accuracy. However, the best practice for incorporating contextual features remains unclear due to inconsistent usage of contextual features in different papers. Developing a multifaceted dataset with rich types of contextual features and STCFP scenarios is crucial for establishing a principled context modeling paradigm. Existing open crowd flow datasets lack an adequate range of contextual features, which poses an urgent requirement to build a multifaceted dataset to fill these research gaps. To this end, we create STContext, a multifaceted dataset for developing context-aware STCFP models. Specifically, STContext provides nine spatio-temporal datasets across five STCFP scenarios and includes ten contextual features, including weather, air quality index, holidays, points of interest, road networks, etc. Besides, we propose a unified workflow for incorporating contextual features into deep STCFP methods, with steps including feature transformation, dependency modeling, representation fusion, and training strategies. Through extensive experiments, we have obtained several useful guidelines for effective context modeling and insights for future research. The STContext is open-sourced at https://github.com/Liyue-Chen/STContext.
• Abstract（参考訳）: スマートシティでは、コンテキスト対応時空間群集流予測(STCFP)モデルがコンテキスト特徴(天気など)を活用して、異常な群集移動パターンを特定し、予測精度を高める。 しかし,異なる論文における文脈特徴の無矛盾な使用のため,文脈特徴を組み込むためのベストプラクティスはいまだ不明である。 多様なコンテキスト特徴とSTCFPシナリオを備えた多面的データセットの開発は、原則化されたコンテキストモデリングパラダイムを確立する上で不可欠である。 既存のオープンクラウドフローデータセットには、適切な範囲のコンテキスト機能がないため、これらの研究ギャップを埋めるために、複数の顔のデータセットを構築する必要がある。 この目的のために、コンテキスト対応STCFPモデルを開発するための多面的データセットであるSTContextを作成します。 具体的には、STContextは5つのSTCFPシナリオにまたがる9つの時空間データセットを提供する。 さらに、機能変換、依存性モデリング、表現融合、トレーニング戦略を含む深いSTCFPメソッドにコンテキスト機能を組み込む統合ワークフローを提案する。 より広範な実験を通じて,研究に有効なコンテキストモデリングと洞察のためのいくつかの有用なガイドラインが得られた。 STContextはhttps://github.com/Liyue-Chen/STContextでオープンソース化されている。

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