空间表征学习之Place2Vec
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空间表征学习之Place2Vec
【摘要】理解、表示和推理POI点的类型是地理信息检索、推荐系统、地理知识图谱以及研究一般城市空间的重要方面（例如：从用户生成内容中提取功能性或模糊性认知区域的任务）。这些任务的先决条件之一是能够捕捉POI点类型之间的相似性或相关性。直觉上，当人们搜索汽车维修点时，即使没有精确的匹配结果，返回汽车美容店甚至加油站仍然可能满足一些用户需求，但返回天文馆则不会。也就是说，POI点类型的层次结构常用于扩展或者联想查询。但大多数现有POI点类型的层次结构较浅，并且往往结构是人为设计确定的，造成在某些特征方面可能密切相关的POI点类型被分开了，进而影响了扩展或联想查询的效果。这就引出了如何从数据中学习POI点类型表示的问题。近年，自然语言处理领域的词嵌入（如Word2Vec）对于词相似性表征发挥了重要作用，为POI点类型的表征提供了思路。但地理空间结构（如POI点类型间的相互作用）与语言学有很大不同，不能直接套用。本文提出了一种新方法来增强POI点类型的空间上下文，使用距离分割和信息论方法来生成嵌入。我们证明，该工 ...