Med den ständigt ökande urbaniseringsprocessen erkänns systematiskt modellering av människors aktiviteter i städerna som en avgörande socioekonomisk uppgift. Denna uppgift var nästan omöjlig för flera år sedan på grund av bristen på tillförlitliga datakällor, men uppkomsten av geo-taggade sociala medier (GTMM) data kastar nytt ljus över det. Nyligen har det gjorts givande studier om att upptäcka geografiska ämnen från GTSM-data. Deras höga beräkningskostnader och starka fördelningsantaganden om de latenta ämnena hindrar dem dock från att helt frigöra GTSM:s kraft. För att överbrygga klyftan presenterar vi CrossMap, en ny metod för korsmodal representationsutbildning som avslöjar urban dynamik med massiva GTSM-data. CrossMap använder först ett accelererat läge söker förfarande för att upptäcka spatiotemporala hotspots underliggande människors aktiviteter. De upptäckta hotspots inte bara behandlar spatiotemporala variationer, men också i stor utsträckning lindrar glesheten i GTSM-data. Med de upptäckta hotspots bäddar CrossMap sedan tillsammans in alla rumsliga, temporala och textuella enheter i samma utrymme med hjälp av två olika strategier: den ena är återuppbyggnadsbaserad och den andra är grafbaserad. Båda strategierna fångar korrelationerna mellan enheterna genom att koda deras kooccurrence och grannrelationer, och lära sig lågdimensionella representationer för att bevara sådana korrelationer. Våra experiment visar att CrossMake inte bara avsevärt överträffar toppmoderna metoder för aktivitetsåterhämtning och klassificering, utan också uppnår mycket bättre effektivitet.
CrossMap REF kan effektivt lösa problemet med glesa data genom att upptäcka spatiotemporala hotspots i människors aktiviteter.
Regions, Periods, Activities: Uncovering Urban Dynamics via Cross-Modal Representation Learning
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}