Förutsägelse av crowdflödet är ett grundläggande problem i städernas datorsystem. På senare tid har man framgångsrikt tillämpat djupinlärning för att lösa detta problem, men den bygger på rika historiska data. I själva verket kan många städer drabbas av problem med databrist när deras riktade tjänst eller infrastruktur är ny. För att lösa denna fråga föreslår detta dokument en ny ram för inlärning av djup spatiotemporal överföring, kallad Re-gionTrans, som kan förutsäga framtida crowd flow i en datascarce (mål) stad genom att överföra kunskap från en datarik (källa) stad. Kontroller av sociala nätverk, RegionTrans länkar först en region i målstaden till vissa regioner i källstaden, och förväntar sig att dessa inter-city region par kommer att dela liknande crowd flow dynamik. Sedan föreslår vi en djup spatio-temporal neurala nätverk struktur, där ett dolt lager är tillägnad att hålla regionen representation. En källstadsmodell utbildas sedan på dess rika historiska data med denna nätverksstruktur. Slutligen föreslår vi en regionbaserad cross-city överföring inlärningsalgoritm för att lära sig målstadsmodellen från källstadsmodellen genom att minimera den dolda representationsskillnaden mellan de inter-city region par som tidigare kopplades av check-ins. Med experiment på verkliga crowd flow, kan RegionTrans överträffa state-of-arts genom att minska upp till 10,7 % förutsägelsefel.
För närvarande, för att övervinna bristen på crowd flow data, Wang et al. REF föreslog att man skulle lära sig målstadsmodellen från källstadsmodellen med en regionbaserad algoritm för djupgående överföring mellan städer.
Crowd Flow Prediction by Deep Spatio-Temporal Transfer Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}