English(EN) AutoPRL: Automated Path Representation Learning via a Learnable View Generator

新的AutoPRL框架增强了道路网络的路径表示学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员推出了一种新颖的自监督学习框架AutoPRL，旨在增强道路网络中的路径表示学习（PRL）。该框架通过采用自动数据增强（AutoDA）模块来解决现有方法的局限性，该模块使用变分自编码器和高斯潜在分布来生成多样化的路径视图。此外，跨视图解耦对比（CVDC）学习机制通过分离正负样本对优化来提高训练效率，而自适应协同训练（ACT）模块则动态平衡损失权重。在真实数据集上的实验表明，AutoPRL在旅行时间估计和路径排序等任务中取得了卓越的有效性和效率。 AI

影响该框架有望提高道路网络数据分析的效率和有效性，应用于交通预测和路线优化等领域。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Sean Bin Yang, Ying Sun, Yunyao CHeng, Hao Miao, Jilin Hu, Bin Yang, Torben Bach Pedersen, Christian S. Jensen · 2026-10-27 04:00

AutoPRL：通过可学习视图生成器实现自动化路径表示学习

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