基于移动网络学习时空动态以适应开放世界事件 研究背景 现代社会的出行服务(Mobility-as-a-Service,MaaS)体系由多种交通方式(如公共交通、网约车、共享单车等)无缝集成而成。为实现MaaS平稚运营,对多模态移动网络的时空动态建模是必不可少的。然而,现有方法要么隐式地处理不同交通方式之间的相互作用,要么假设这种交互作用是不变的。更有甚者,当发生开放世界事件(如节假日、恶劣天气、疫情等)时,人群的集体移动行为将发生显著偏离常态的情况,这使得该建模任务更加具有挑战性。 论文来源 本文由伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校地理与地理信息科学系的Zhaonan Wang、东京大学空间信息科学中心的Renhe Jiang、Xuan Song、Ryosuke Shibasaki,以及新南威...