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City2Graph库通过异构图神经网络赋能城市分析
一款名为City2Graph的新Python库已发布，旨在将地理空间数据转化为城市系统的分析就绪图。该库通过将建筑物、街道片段和交通信息源等各种城市数据类型转换为图结构，从而促进异构图神经网络（HGNNs）和空间分析的应用。City2Graph支持多种图构建方式，包括形态、交通、移动和邻近性，并确保GeoDataFrames、NetworkX和PyTorch Geometric等不同图格式之间的一致性。
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城市功能推断的空间图学习流程详解
本教程演示了如何构建一个用于城市功能推断的空间图学习流程。它利用 city2graph、OSMnx 和 PyTorch Geometric 等库来处理 OpenStreetMap 数据，构建图结构，并训练 GraphSAGE 模型。该过程包括收集兴趣点 (POI) 和街道网络数据，进行空间特征工程，并创建异构和同构图表示，以基于空间上下文预测 POI 类别。