PlaceFM: A Training-free Geospatial Foundation Model of Places using Large-Scale Point of Interest Data

📄 arXiv: 2507.02921v2 📥 PDF

作者: Mohammad Hashemi, Hossein Amiri, Andreas Zufle

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-25 (更新: 2025-10-02)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PlaceFM以解决城市地理空间表示学习的灵活性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 地理空间模型 城市规划 兴趣点分析 聚类方法 无训练模型 区域嵌入 数据驱动决策

📋 核心要点

  1. 现有的地理空间基础模型在处理多层次空间上下文时缺乏灵活性，无法有效推理地点和相关区域。
  2. 本文提出的PlaceFM模型采用无训练的聚类方法，通过总结兴趣点图来生成通用区域嵌入，自动识别兴趣地点。
  3. 在两项真实世界的预测任务中，PlaceFM不仅超越了大多数现有模型，还在生成区域级表示时实现了高达100倍的速度提升。

📝 摘要（中文）

随着来自多种来源的地理空间数据的快速增长和持续更新，城市表示学习的地理空间基础模型预训练已成为推动数据驱动城市规划的关键研究方向。现有基础模型在推理地点和上下文丰富区域方面缺乏灵活性。为此，本文提出了PlaceFM，一个通过无训练的聚类方法捕捉地点表示的地理空间基础模型。PlaceFM总结了来自美国Foursquare数据的整个兴趣点图，生成通用区域嵌入，并自动识别兴趣地点。这些嵌入可以直接集成到地理定位数据管道中，以支持多种城市下游任务。PlaceFM在生成区域级表示时，实现了高达100倍的速度提升，并在ZIP代码级别的人口密度和房价预测任务中超越了大多数现有的图基地理空间基础模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有地理空间基础模型在推理地点和上下文丰富区域时的灵活性不足问题。现有方法往往无法有效处理多层次的空间关系，限制了其在城市规划中的应用。

核心思路：PlaceFM通过聚类方法实现无训练的地点表示捕捉，旨在简化模型构建过程并提高处理效率。该方法的设计使得模型能够自动识别和总结兴趣点，增强了对地理空间数据的理解。

技术框架：PlaceFM的整体架构包括数据收集、兴趣点图构建、聚类分析和区域嵌入生成等主要模块。模型首先从Foursquare数据中提取兴趣点，然后通过聚类算法生成区域嵌入，最后将这些嵌入集成到地理定位数据管道中。

关键创新：PlaceFM的主要创新在于其无训练的聚类方法，区别于传统的需要大量预训练数据的模型。这种方法不仅提高了效率，还降低了模型构建的复杂性。

关键设计：在技术细节上，PlaceFM采用了特定的聚类算法来处理兴趣点数据，并设计了适应性强的嵌入生成机制，以确保生成的区域嵌入能够有效反映地理空间特征。

📊 实验亮点

在实验中，PlaceFM在ZIP代码级别的人口密度和房价预测任务中表现优异，超越了大多数现有的图基地理空间基础模型。此外，PlaceFM在生成区域级表示时实现了高达100倍的速度提升，显示出其在大规模兴趣点图处理中的高效性。

🎯 应用场景

PlaceFM的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在城市规划、交通管理和环境监测等领域。通过提供高效的地理空间分析工具，PlaceFM能够帮助决策者更好地理解城市动态，优化资源配置，并提升城市管理的智能化水平。未来，该模型还可以扩展到其他地理空间数据分析任务中，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

With the rapid growth and continual updates of geospatial data from diverse sources, geospatial foundation model pre-training for urban representation learning has emerged as a key research direction for advancing data-driven urban planning. Spatial structure is fundamental to effective geospatial intelligence systems; however, existing foundation models often lack the flexibility to reason about places, context-rich regions spanning multiple spatial granularities that may consist of many spatially and semantically related points of interest. To address this gap, we propose PlaceFM, a geospatial foundation model that captures place representations through a training-free, clustering-based approach. PlaceFM summarizes the entire point of interest graph constructed from U.S. Foursquare data, producing general-purpose region embeddings while automatically identifying places of interest. These embeddings can be directly integrated into geolocation data pipelines to support a variety of urban downstream tasks. Without the need for costly pre-training, PlaceFM provides a scalable and efficient solution for multi-granular geospatial analysis. Extensive experiments on two real-world prediction tasks, ZIP code-level population density and housing prices, demonstrate that PlaceFM not only outperforms most state-of-the-art graph-based geospatial foundation models but also achieves up to a 100x speedup in generating region-level representations on large-scale POI graphs. The implementation is available at https://github.com/mohammadhashemii/PlaceFM.