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：利用异构空间交互的多尺度特征融合进行道路网络表征学习

🎯 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. 现有图神经网络方法在道路网络表征学习中，由于同质性假设和单一尺度关注，难以准确捕捉异构和分层的道路网络特征。
  2. MSRFormer通过空间流卷积提取小尺度特征，识别尺度相关的空间交互区域，并利用图Transformer捕获多尺度空间依赖关系。
  3. 在真实数据集上的实验表明，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中提升显著。

📝 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给精确表征学习带来的挑战。该框架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。MSRFormer利用空间流卷积从大型轨迹数据集中提取小尺度特征，并识别尺度相关的空间交互区域，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进行融合，并输入到对比学习算法中，从而得到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：现有道路网络表征学习方法，特别是基于图神经网络的方法，难以有效处理城市道路网络的异构性和层次性。这些方法通常假设节点具有相似的特征，并且只关注单一尺度的结构信息，忽略了道路网络中不同道路类型和交通流模式的差异，以及长距离依赖关系。

核心思路：MSRFormer的核心思路是整合多尺度空间交互信息，同时考虑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，从而更全面地捕捉道路网络的复杂结构和动态特性。这样可以克服传统方法在处理异构和分层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：从大规模轨迹数据集中提取小尺度特征，捕捉局部交通流信息。2) 尺度依赖的空间交互区域识别模块：识别不同尺度下的空间交互区域，捕捉道路网络的空间结构和流动异质性。3) 图Transformer模块：利用Transformer的自注意力机制，建模跨多个尺度的复杂空间依赖关系。4) 特征融合模块：使用残差连接融合不同尺度的空间交互特征。5) 对比学习模块：利用对比学习算法，学习道路网络的最终表征。

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，能够捕捉道路网络的空间结构和流动异质性。3) 使用图Transformer建模多尺度空间依赖关系，克服了传统图神经网络的局限性。与现有方法相比，MSRFormer能够更全面地捕捉道路网络的复杂结构和动态特性。

关键设计：在空间流卷积模块中，卷积核的大小和步长需要根据轨迹数据的密度和道路网络的尺度进行调整。在尺度依赖的空间交互区域识别模块中，需要设计合适的距离度量和聚类算法，以识别具有代表性的空间交互区域。在图Transformer模块中，需要选择合适的注意力机制和层数，以平衡模型的表达能力和计算复杂度。对比学习模块使用InfoNCE损失函数，通过最大化正样本之间的相似度，最小化负样本之间的相似度，从而学习到具有区分性的道路网络表征。

📊 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取得了显著的性能提升。与最具竞争力的基线方法相比，MSRFormer在复杂路网结构上的性能提升高达16%。实验结果表明，MSRFormer能够有效地捕捉道路网络的复杂结构和动态特性，从而提高交通相关任务的性能。

🎯 应用场景

MSRFormer学习到的道路网络表征可以广泛应用于各种交通相关的任务，例如路径规划、交通预测、异常检测和城市规划。通过将道路网络数据转化为向量表示，可以方便地利用机器学习和深度学习技术进行分析和建模，从而提高交通系统的效率和安全性。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.