MSRFormer: Road Network Representation Learning using Multi-scale Feature Fusion of Heterogeneous Spatial Interactions

📄 arXiv: 2509.05685v2 📥 PDF

作者: Jian Yang, Jiahui Wu, Li Fang, Hongchao Fan, Bianying Zhang, Huijie Zhao, Guangyi Yang, Rui Xin, Xiong You

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-06 (更新: 2025-09-09)

💡 一句话要点

MSRFormer：融合异构空间交互多尺度特征的道路网络表征学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 道路网络表征学习 图神经网络 多尺度特征融合 空间交互 图Transformer

📋 核心要点

  1. 现有图神经网络在道路网络表征学习中，忽略了道路网络的异构性和层级结构，难以准确建模。
  2. MSRFormer通过空间流卷积提取小尺度特征，并识别尺度依赖的空间交互区域，利用图Transformer捕获多尺度空间依赖。
  3. 实验表明，MSRFormer在道路网络分析任务中优于现有方法，尤其在复杂路网结构上提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的道路网络表征学习框架MSRFormer，旨在解决城市道路网络异构性和层次性带来的表征学习挑战。MSRFormer通过整合多尺度空间交互，解决其流动异质性和长距离依赖性问题。该框架利用空间流卷积从大型轨迹数据集中提取小尺度特征，并识别尺度依赖的空间交互区域，以捕获道路网络的空间结构和流动异质性。通过使用图Transformer，MSRFormer有效地捕获了跨多个尺度的复杂空间依赖关系。空间交互特征通过残差连接融合，并输入到对比学习算法中，以获得最终的道路网络表征。在两个真实世界数据集上的验证表明，MSRFormer在两个道路网络分析任务中优于基线方法，在复杂路网结构上的性能提升高达16%。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在道路网络表征学习中，主要依赖图神经网络，但图神经网络通常假设节点同质，且侧重于单一结构尺度，无法有效处理城市道路网络的异构性和层级性。此外，现有方法难以有效捕捉道路网络中存在的长距离依赖关系，以及不同道路之间的流量异质性。

核心思路：MSRFormer的核心思路是融合多尺度空间交互信息，同时考虑道路网络的流动异质性和长距离依赖性。通过提取不同尺度的特征，并利用图Transformer建模长距离依赖关系，从而更全面、准确地表征道路网络。该方法旨在克服现有方法在处理复杂道路网络时的局限性。

技术框架：MSRFormer框架主要包含以下几个模块：1) 空间流卷积模块，用于从轨迹数据中提取小尺度特征；2) 尺度依赖的空间交互区域识别模块，用于捕获道路网络的空间结构和流动异质性；3) 图Transformer模块，用于建模跨多个尺度的复杂空间依赖关系；4) 特征融合模块，利用残差连接融合不同尺度的特征；5) 对比学习模块，用于学习最终的道路网络表征。

关键创新：MSRFormer的关键创新在于：1) 提出了空间流卷积，用于从轨迹数据中提取道路网络的小尺度特征；2) 提出了尺度依赖的空间交互区域识别方法，能够自适应地捕捉不同尺度的空间交互信息；3) 利用图Transformer建模道路网络的长距离依赖关系，克服了传统图神经网络的局限性。

关键设计：空间流卷积的具体实现方式（例如卷积核大小、步长等）未知。尺度依赖的空间交互区域识别方法的具体算法细节未知。图Transformer的具体结构和参数设置未知。对比学习损失函数的具体形式未知。残差连接的具体实现方式未知。

📊 实验亮点

MSRFormer在两个真实世界数据集上进行了验证，并在两个道路网络分析任务中均优于基线方法。实验结果表明，MSRFormer在复杂路网结构上的性能提升高达16%，表明该方法能够有效捕捉道路网络的复杂特征，并提升交通相关任务的性能。

🎯 应用场景

MSRFormer可应用于多种道路网络分析任务，例如路径规划、交通流量预测、事故风险评估等。通过学习高质量的道路网络表征，可以提升这些任务的性能，从而改善城市交通管理，提高出行效率，并降低交通事故风险。该研究为开发任务无关的道路网络表征模型提供了一个实用的框架。

📄 摘要（原文）

Transforming road network data into vector representations using deep learning has proven effective for road network analysis. However, urban road networks' heterogeneous and hierarchical nature poses challenges for accurate representation learning. Graph neural networks, which aggregate features from neighboring nodes, often struggle due to their homogeneity assumption and focus on a single structural scale. To address these issues, this paper presents MSRFormer, a novel road network representation learning framework that integrates multi-scale spatial interactions by addressing their flow heterogeneity and long-distance dependencies. It uses spatial flow convolution to extract small-scale features from large trajectory datasets, and identifies scale-dependent spatial interaction regions to capture the spatial structure of road networks and flow heterogeneity. By employing a graph transformer, MSRFormer effectively captures complex spatial dependencies across multiple scales. The spatial interaction features are fused using residual connections, which are fed to a contrastive learning algorithm to derive the final road network representation. Validation on two real-world datasets demonstrates that MSRFormer outperforms baseline methods in two road network analysis tasks. The performance gains of MSRFormer suggest the traffic-related task benefits more from incorporating trajectory data, also resulting in greater improvements in complex road network structures with up to 16% improvements compared to the most competitive baseline method. This research provides a practical framework for developing task-agnostic road network representation models and highlights distinct association patterns of the interplay between scale effects and flow heterogeneity of spatial interactions.