Spatio-Temporal Meta Contrastive Learning

📄 arXiv: 2310.17678v1 📥 PDF

作者: Jiabin Tang, Lianghao Xia, Jie Hu, Chao Huang

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-26

备注: 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM' 23)

💡 一句话要点

提出CL4ST框架以解决时空图神经网络数据稀缺问题

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

关键词: 时空预测 图神经网络 对比学习 数据增强 交通管理 犯罪预测 元学习

📋 核心要点

  1. 现有的时空图神经网络在处理数据稀缺和噪声问题时效果不佳，限制了其在实际应用中的表现。
  2. 本文提出的CL4ST框架通过元视图生成器自动生成增强视图，个性化增强策略以适应不同的时空图场景。
  3. 实验结果显示，CL4ST在交通和犯罪预测任务上显著超越了多种最先进的基线模型，提升幅度明显。

📝 摘要（中文）

时空预测在交通预测和犯罪预测等多个实际应用中至关重要，旨在改善公共交通和安全管理。尽管现有的时空图神经网络（STGNN）模型在捕捉复杂的时空相关性方面表现出色，但仍面临数据质量问题，如数据稀缺和稀疏性，导致数据噪声和缺乏监督信号，从而限制了STGNN的性能。为了解决这些挑战，本文提出了一种新的时空对比学习框架（CL4ST），通过时空图增强范式编码稳健且可泛化的STG表示。具体而言，我们设计了元视图生成器，以数据驱动的方式自动构建每个分离的空间和时间图的节点和边的增强视图。实验结果表明，CL4ST在交通和犯罪预测任务中显著提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决时空图神经网络在数据稀缺和噪声影响下的性能不足问题。现有方法依赖于手动设计的增强策略，缺乏针对不同场景的灵活性。

核心思路：提出CL4ST框架，通过元视图生成器自动构建节点和边的增强视图，以数据驱动的方式个性化增强策略，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

技术框架：CL4ST框架主要包括元视图生成器、统一的时空图注意力网络和双分支图对比学习模块。元视图生成器负责生成适应性增强视图，时空图注意力网络用于捕捉时空特征，双分支对比学习则增强了模型的学习能力。

关键创新：最重要的创新在于元视图生成器的设计，它利用参数化生成模型自动生成增强视图，区别于传统方法的手动设计，提供了更高的灵活性和适应性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化对比学习效果，同时在网络结构上引入了时空图注意力机制，以增强对时空特征的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CL4ST在交通和犯罪预测任务中相较于多种最先进的基线模型，性能提升显著，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括交通管理、城市安全和公共服务等，能够有效提升相关领域的预测精度和决策支持能力。未来，该框架可扩展至其他时空数据分析任务，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Spatio-temporal prediction is crucial in numerous real-world applications, including traffic forecasting and crime prediction, which aim to improve public transportation and safety management. Many state-of-the-art models demonstrate the strong capability of spatio-temporal graph neural networks (STGNN) to capture complex spatio-temporal correlations. However, despite their effectiveness, existing approaches do not adequately address several key challenges. Data quality issues, such as data scarcity and sparsity, lead to data noise and a lack of supervised signals, which significantly limit the performance of STGNN. Although recent STGNN models with contrastive learning aim to address these challenges, most of them use pre-defined augmentation strategies that heavily depend on manual design and cannot be customized for different Spatio-Temporal Graph (STG) scenarios. To tackle these challenges, we propose a new spatio-temporal contrastive learning (CL4ST) framework to encode robust and generalizable STG representations via the STG augmentation paradigm. Specifically, we design the meta view generator to automatically construct node and edge augmentation views for each disentangled spatial and temporal graph in a data-driven manner. The meta view generator employs meta networks with parameterized generative model to customize the augmentations for each input. This personalizes the augmentation strategies for every STG and endows the learning framework with spatio-temporal-aware information. Additionally, we integrate a unified spatio-temporal graph attention network with the proposed meta view generator and two-branch graph contrastive learning paradigms. Extensive experiments demonstrate that our CL4ST significantly improves performance over various state-of-the-art baselines in traffic and crime prediction.