文档名：基于教师学生时空半监督网络的城市事件预测方法
摘要：离散时空事件预测是城市计算领域中的重要科学问题之一.现有工作主要聚焦于使用多样化的时空神经网络对城市动态特征与事件时空关联进行建模,且已经取得了一定成效,但仍然存在以下问题:首先,城市事件具有诱因多源和时空稀疏性,而这种时空稀疏性可能同时源于事件本身的稀少性和采集的不完整性,现有工作尚未能解决短期预测中的稀疏性挑战及零膨胀问题;其次,已发生事件倾向于继续向周边区域传播事件风险,但由于现有工作同质化了动态特征和事件之间的交互关联,因此其不能捕捉历史事件对未来事件风险带来的交互影响.鉴于此,为协同地利用事件标记信息和时空特征,本文提出基于教师-学生时空半监督学习框架以预测短期离散事件的时空分布.在教师网络中,为应对事件标记的稀疏性,本文在时空学习中引入半监督机制,提出基于自编码器的特征重建和时空方差异常描述引导的动态特征表示学习;在学生网络中,本文设计了特征-事件解耦的双管道学习机制,并提出时空衰减图卷积网络与长短期记忆网络来模拟事件在时空范围内发生的风险传播.此外,本文发展了时空多粒度预测机制,通过易学的粗粒度预测任务指导细粒度的高质量预测,最终实现粗-细粒度协同提名的离散时空事件预测.实验基于纽约和苏州工业园区数据集开展,本文模型能够在事件击中准确率上分别超越最好的基线模型5.46％和10.65％,充分验证了提出方法的有效性.
作者：周正阳 刘浩 王琨 王鹏焜 王旭 汪炀 Author：ZHOUZheng-yang LIUHao WANGKun WANGPeng-kun WANGXu WANGYang
作者单位：中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230031;中国科学技术大学苏州高等研究院,江苏苏州215125中国科学技术大学软件学院,安徽合肥230041;中国科学技术大学苏州高等研究院,江苏苏州215125中国科学技术大学大数据学院,安徽合肥230031;中国科学技术大学苏州高等研究院,江苏苏州215125中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230031;中国科学技术大学软件学院,安徽合肥230041;中国科学技术大学大数据学院,安徽合肥230031;中国科学技术大学苏州高等研究院,江苏苏州215125
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(12)
分类号：TP391
关键词：事件预测 时空多粒度预测 图神经网络 时空半监督学习 教师-学生网络
Keywords：eventforecasting spatiotemporalmulti-granularityforecasting graphneuralnetwork spatiotemporalsemi-supervisedlearning teacher-studentnetwork
机标分类号：TP391R197.1F299.27
在线出版日期：2024年3月13日
基金项目：基于教师-学生时空半监督网络的城市事件预测方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(12)周正阳 刘浩 王琨 王鹏焜 王旭 汪炀离散时空事件预测是城市计算领域中的重要科学问题之一.现有工作主要聚焦于使用多样化的时空神经网络对城市动态特征与事件时空关联进行建模,且已经取得了一定成效,但仍然存在以下问题:首先,城市事件具有诱因多源和时空...参考文献和引证文献
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