論文の概要: Mag-Mamba: Modeling Coupled spatiotemporal Asymmetry for POI Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00053v1
- Date: Tue, 10 Feb 2026 06:20:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.003656
- Title: Mag-Mamba: Modeling Coupled spatiotemporal Asymmetry for POI Recommendation
- Title（参考訳）: Mag-Mamba:POI勧告のための結合時空間非対称性のモデル化
- Authors: Zhuoxuan Li, Tangwei Ye, Jieyuan Pei, Haina Liang, Zhongyuan Lai, Zihan Liu, Yiming Wu, Qi Zhang, Liang Hu,
- Abstract要約: Next-of-valued (PO)レコメンデーションは、位置情報ベースのサービスにおいて重要なタスクである。
グラフやシーケンスバックボーン上に構築される既存の手法は、対称演算子やリアルタイムアグリゲーションに依存している。
複素領域における非対称性駆動の回転力学をモデル化する枠組みであるMag-Mambaを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.650172819085071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Next Point-of-Interest (POI) recommendation is a critical task in location-based services, yet it faces the fundamental challenge of coupled spatiotemporal asymmetry inherent in urban mobility. Specifically, transition intents between locations exhibit high asymmetry and are dynamically conditioned on time. Existing methods, typically built on graph or sequence backbones, rely on symmetric operators or real-valued aggregations, struggling to unify the modeling of time-varying global directionality. To address this limitation, we propose Mag-Mamba, a framework whose core insight lies in modeling spatiotemporal asymmetry as phase-driven rotational dynamics in the complex domain. Based on this, we first devise a Time-conditioned Magnetic Phase Encoder that constructs a time-conditioned Magnetic Laplacian on the geographic adjacency graph, utilizing edge phase differences to characterize the globally evolving spatial directionality. Subsequently, we introduce a Complex-valued Mamba module that generalizes traditional scalar state decay into joint decay-rotation dynamics, explicitly modulated by both time intervals and magnetic geographic priors. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that Mag-Mamba achieves significant performance improvements over state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: Next Point-of-Interest(POI)レコメンデーションは位置情報ベースのサービスにおいて重要な課題であるが、都市移動に固有の時空間非対称性を結合するという根本的な課題に直面している。
具体的には、位置間の遷移意図は高い非対称性を示し、時間に動的に条件付けされる。
既存の手法は一般にグラフやシーケンスのバックボーン上に構築され、対称作用素や実数値の集約に依存し、時間的に変化するグローバルな方向性のモデリングを統一するのに苦労する。
この制限に対処するために、複素領域における位相駆動回転力学として時空間非対称性をモデル化する上で中心となる洞察を持つフレームワークであるMag-Mambaを提案する。
これに基づいて、地理的隣接グラフ上に時間条件の磁気ラプラシアンを構成する時間条件の磁気位相エンコーダを考案し、エッジ位相差を利用して、グローバルに進化する空間方向を特徴付ける。
次に, 従来のスカラー状態の崩壊を, 時間間隔と磁気地理的先行時間の両方で明示的に変調した, 共同減衰力学に一般化する複素数値マンバ加群を提案する。
3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、Mag-Mambaが最先端のベースラインよりも大幅なパフォーマンス向上を実現していることを示している。
関連論文リスト
- Scalable Spatio-Temporal SE(3) Diffusion for Long-Horizon Protein Dynamics [51.85385061275941]
分子動力学(MD)シミュレーションは、タンパク質動力学研究のゴールドスタンダードのままである。
近年の生成モデルではシミュレーションの加速が期待できるが、長軸生成に苦慮している。
物理的に可塑性なタンパク質軌道をマイクロスケールの時間スケールで生成する拡張拡散モデルSTAR-MDを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-02T14:13:28Z) - Meta Dynamic Graph for Traffic Flow Prediction [4.6060644265855775]
動的メタグラフ(MetaDG)と呼ばれる交通予測のためのフレームワークを提案する。
ノード表現の動的グラフ構造をモデル時間力学に明示的に活用する。
4つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、MetaDGの有効性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-15T12:15:54Z) - Learning Multi-Modal Mobility Dynamics for Generalized Next Location Recommendation [51.00494428978262]
位置推薦タスクの移動力学を特徴付けるために,マルチモーダルな時空間知識を利用する。
まず、マルチモーダル表現のための統合時空間関係グラフ(STRG)を構築する。
第二に、異なるモーダルの空間時間グラフ表現を融合するゲーティング機構を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-27T14:23:04Z) - From Black Hole to Galaxy: Neural Operator: Framework for Accretion and Feedback Dynamics [70.27068115318681]
ニューラルベースの「サブグリッドブラックホール」を導入し、小さな局所力学を学習し、直接シミュレーションに組み込む。
微細な進化の大きなスピードアップにより、我々は、降着駆動のフィードバックで固有の変動を捉え、中心ブラックホールと銀河スケールのガスの動的結合を可能にした。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-01T11:47:49Z) - RainDiff: End-to-end Precipitation Nowcasting Via Token-wise Attention Diffusion [64.49056527678606]
本稿では,U-Net拡散モデルだけでなく,レーダ時間エンコーダにも統合されたトークンワイドアテンションを提案する。
従来の手法とは異なり,本手法は,画素空間拡散の典型的な高資源コストを発生させることなく,アーキテクチャに注意を集中させる。
実験と評価により,提案手法は複雑な降水予測シナリオにおいて,最先端の手法,ロバストネスの局所的忠実度,一般化,優位性を著しく上回ることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-16T17:59:13Z) - Kuramoto Orientation Diffusion Models [67.0711709825854]
指紋やテクスチャなどのオリエンテーションに富んだ画像は、しばしばコヒーレントな角模様を示す。
生体系における位相同期の役割を動機として,スコアベース生成モデルを提案する。
一般的な画像ベンチマークで競合する結果を実装し,指紋やテクスチャなどの指向性データセットの生成品質を大幅に向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-18T18:18:49Z) - Transformer with Koopman-Enhanced Graph Convolutional Network for Spatiotemporal Dynamics Forecasting [12.301897782320967]
TK-GCNは、幾何学的空間符号化と長距離時間モデリングを統合した2段階のフレームワークである。
我々は,TK-GCNが予測地平線全体にわたって優れた予測精度を提供することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-05T01:26:03Z) - Dissipative Dynamical Phase Transition as a Complex Ising Model [0.0]
局所的なユニタリ進化とクビット鎖の散逸の競合によって引き起こされる量子力学相転移について検討する。
ある種の非局所可観測体の動的挙動は、$textitcomplex$ transverse-field (cTFIM) を持つ量子イジングモデルによって予測されることを示す。
弱散逸限界は、想像上の横フィールドの大きいcTFIMに対応することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-12T18:56:36Z) - PoseMamba: Monocular 3D Human Pose Estimation with Bidirectional Global-Local Spatio-Temporal State Space Model [7.286873011001679]
単眼ビデオにおける複雑な人間のポーズ推定のための線形相関を用いたSSMに基づく純粋手法を提案する。
具体的には、各フレーム内だけでなく、フレーム間の人間の関節関係を包括的にモデル化する、双方向の時間的・時間的ブロックを提案する。
この戦略により、より論理的な幾何学的順序付け戦略が提供され、結果として局所空間スキャンが組み合わせられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T04:38:03Z) - Dynamical phase transitions in quantum spin models with
antiferromagnetic long-range interactions [0.0]
強磁性長距離相互作用の場合、リターンレートの異常カスプは、秩序相内の小さなクエンチでユビキタスである。
量子臨界点を横切るクエンチに対して、テクティトゥレギュラーカスプはリターンレートに現れ、局所的な順序パラメータ変化符号に接続する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-09T18:00:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。