Hierarchical Frequency-Decomposition Graph Neural Networks for Road Network Representation Learning

📄 arXiv: 2511.12507v1 📥 PDF

作者: Jingtian Ma, Jingyuan Wang, Leong Hou U

分类: cs.LG, cs.GR

发布日期: 2025-11-16

💡 一句话要点

提出HiFiNet，用于道路网络表征学习，融合空间和频谱信息。

🎯 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 频率分解 空间-频谱融合 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 现有道路网络图神经网络难以同时捕捉全局频率特征和局部空间结构，导致建模能力受限。
  2. HiFiNet通过构建多层虚拟节点层次结构，实现局部频率分析，并融合低频和高频信号。
  3. 实验结果表明，HiFiNet在多个真实世界数据集上，针对多个下游任务，均表现出优越的性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

道路网络是智能交通系统及其相关应用的关键基础设施。有效学习道路网络的表征仍然具有挑战性，因为交通模式中存在复杂的空间结构和频率特征的相互作用。现有的用于建模道路网络的图神经网络主要分为两种范式：基于空间的方法，捕捉局部拓扑但容易过度平滑表征；基于频谱的方法，分析全局频率分量但常常忽略局部变化。这种空间-频谱错位限制了它们对同时表现出粗略全局趋势和精细局部波动的道路网络的建模能力。为了弥合这一差距，我们提出了HiFiNet，一种新颖的分层频率分解图神经网络，它统一了空间和频谱建模。HiFiNet构建了一个多层虚拟节点层次结构，以实现局部频率分析，并采用具有拓扑感知图Transformer的分解-更新-重构框架来分别建模和融合低频和高频信号。在多个真实世界数据集上对四个下游任务进行了理论验证和实证验证，HiFiNet在捕获有效的道路网络表征方面表现出卓越的性能和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决道路网络表征学习中，现有图神经网络无法有效融合空间结构和频率特征的问题。现有方法要么侧重于局部拓扑结构，导致过度平滑；要么侧重于全局频率分量，忽略局部变化，无法充分捕捉道路网络的复杂特性。

核心思路：论文的核心思路是通过分层频率分解，将道路网络分解为不同频率的信号，并分别进行建模。通过构建多层虚拟节点，实现局部频率分析，从而更好地捕捉道路网络的局部和全局特征。

技术框架：HiFiNet采用分解-更新-重构框架。首先，通过多层虚拟节点层次结构对道路网络进行频率分解。然后，使用拓扑感知图Transformer分别对低频和高频信号进行更新。最后，将更新后的信号进行重构，得到最终的道路网络表征。

关键创新：HiFiNet的关键创新在于提出了分层频率分解的思想，并将其应用于道路网络表征学习。通过构建多层虚拟节点层次结构，实现了局部频率分析，从而更好地捕捉道路网络的局部和全局特征。此外，HiFiNet还采用了拓扑感知图Transformer，能够更好地利用道路网络的拓扑信息。

关键设计：HiFiNet的关键设计包括：多层虚拟节点层次结构的构建方式，频率分解的策略，拓扑感知图Transformer的结构，以及低频和高频信号的融合方式。具体的参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

HiFiNet在多个真实世界数据集上进行了验证，并在四个下游任务中表现出优越的性能。具体性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。但论文强调了HiFiNet在捕获有效的道路网络表征方面的卓越性能和泛化能力。

🎯 应用场景

HiFiNet在智能交通系统领域具有广泛的应用前景，例如交通流量预测、路径规划、交通拥堵分析等。通过更有效地学习道路网络的表征，HiFiNet可以提升这些应用的性能，从而改善交通效率和安全性。未来，该方法还可以扩展到其他类型的网络结构，例如社交网络和生物网络。

📄 摘要（原文）

Road networks are critical infrastructures underpinning intelligent transportation systems and their related applications. Effective representation learning of road networks remains challenging due to the complex interplay between spatial structures and frequency characteristics in traffic patterns. Existing graph neural networks for modeling road networks predominantly fall into two paradigms: spatial-based methods that capture local topology but tend to over-smooth representations, and spectral-based methods that analyze global frequency components but often overlook localized variations. This spatial-spectral misalignment limits their modeling capacity for road networks exhibiting both coarse global trends and fine-grained local fluctuations. To bridge this gap, we propose HiFiNet, a novel hierarchical frequency-decomposition graph neural network that unifies spatial and spectral modeling. HiFiNet constructs a multi-level hierarchy of virtual nodes to enable localized frequency analysis, and employs a decomposition-updating-reconstruction framework with a topology-aware graph transformer to separately model and fuse low- and high-frequency signals. Theoretically justified and empirically validated on multiple real-world datasets across four downstream tasks, HiFiNet demonstrates superior performance and generalization ability in capturing effective road network representations.