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SSIN: 面向降雨空间内插的自监督学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
准确获取景点人群流量对于交通管理、公共服务和城市规划至关重要。一项新方法利用自监督学习和对比学习技术，通过预训练和微调来推测人群流量。实验证明，经过广泛噪声数据的预训练的模型优于从头开始训练的模型。
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关键要点
- 准确获取景点人群流量对交通管理、公共服务和城市规划至关重要。
- 城市感知技术的限制导致大多数数据来源质量不足，难以监测人群流量。
- 将人群流量推测问题重新定义为自监督的属性图表示学习任务。
- 引入了一种名为对比自学习框架的创新方法，利用无标签的时空数据。
- 构建空间邻接图并采用对比学习技术进行人群流量推测。
- 模型在预训练后通过准确的人群流量数据进行微调。
- 实验证明，经过广泛噪声数据预训练的模型优于从头开始训练的模型。
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