Learning urban region representations with POIs and hierarchical graph infomax
We present the hierarchical graph infomax (HGI) approach for learning urban region representations (vector embeddings) with points-of-interest (POIs) in a fully unsupervised manner, which can be used in various downstream tasks. Specifically, HGI comprises several key steps: (1) training category em...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Huang, Weiming, Zhang, Daokun, Mai, Gengchen, Guo, Xu, Cui, Lizhen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/169131 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Learning hierarchical review graph representations for recommendation
بواسطة: Liu, Yong, وآخرون
منشور في: (2022) -
Urban region representation learning with human trajectories: a multi-view approach incorporating transition, spatial, and temporal perspectives
بواسطة: Zhang, Yu, وآخرون
منشور في: (2024) -
A multi-hierarchical aggregation-based graph convolutional network for industrial knowledge graph embedding towards cognitive intelligent manufacturing
بواسطة: Liu, Bufan, وآخرون
منشور في: (2024) -
Modeling bipartite graphs using hierarchical structures
بواسطة: CHUA, Freddy Chong-Tat, وآخرون
منشور في: (2011) -
Heterogeneous graph neural network with multi-view representation learning
بواسطة: SHAO, Zezhi, وآخرون
منشور في: (2023)