論文の概要: MobiCLR: Mobility Time Series Contrastive Learning for Urban Region Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02912v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 06:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:33.856930
• Title: MobiCLR: Mobility Time Series Contrastive Learning for Urban Region Representations
• Title（参考訳）: MobiCLR:都市部表現のためのモビリティ時系列コントラスト学習
• Authors: Namwoo Kim, Takahiro Yabe, Chanyoung Park, Yoonjin Yoon,
• Abstract要約: インフローとアウトフローのモビリティパターンから意味論的に意味のある埋め込みをキャプチャする新しい都市域表現学習モデルを提案する。 シカゴ、ニューヨーク、ワシントンD.C.で、収入、教育の達成、社会的脆弱性を予測する実験を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.07010464073212
• License:
• Abstract: Recently, learning effective representations of urban regions has gained significant attention as a key approach to understanding urban dynamics and advancing smarter cities. Existing approaches have demonstrated the potential of leveraging mobility data to generate latent representations, providing valuable insights into the intrinsic characteristics of urban areas. However, incorporating the temporal dynamics and detailed semantics inherent in human mobility patterns remains underexplored. To address this gap, we propose a novel urban region representation learning model, Mobility Time Series Contrastive Learning for Urban Region Representations (MobiCLR), designed to capture semantically meaningful embeddings from inflow and outflow mobility patterns. MobiCLR uses contrastive learning to enhance the discriminative power of its representations, applying an instance-wise contrastive loss to capture distinct flow-specific characteristics. Additionally, we develop a regularizer to align output features with these flow-specific representations, enabling a more comprehensive understanding of mobility dynamics. To validate our model, we conduct extensive experiments in Chicago, New York, and Washington, D.C. to predict income, educational attainment, and social vulnerability. The results demonstrate that our model outperforms state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 近年,都市動態を理解し,よりスマートな都市を推し進めるための重要なアプローチとして,都市部の効果的な表現の学習が注目されている。 既存のアプローチは、移動データを利用して潜在表現を生成する可能性を実証しており、都市部の本質的特性に関する貴重な洞察を与えている。 しかし、人間の移動パターンに固有の時間的ダイナミクスと詳細な意味を組み込むことは、まだ未解明のままである。 このギャップに対処するため,我々は都市域表現学習モデルであるモビリティ時系列Contrastive Learning for Urban Region Representations (MobiCLR)を提案する。 MobiCLRは、コントラスト学習を使用して、その表現の識別力を高め、インスタンスワイドのコントラスト損失を適用して、異なるフロー固有の特性をキャプチャする。 さらに,これらのフロー固有表現と出力特徴を整合させる正規化器を開発し,移動力学をより包括的に理解できるようにする。 我々のモデルを検証するため、シカゴ、ニューヨーク、ワシントンD.C.で広範な実験を行い、収入、教育的達成、社会的脆弱性を予測する。 その結果,本モデルは最先端モデルよりも優れていた。

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