PlaceRep: Geospatial Place Representation Learning from Large-Scale Point-of-Interest Data

📄 arXiv: 2507.02921 📥 PDF

作者: Mohammad Hashemi, Hossein Amiri, Andreas Zufle

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-06-12

💡 一句话要点

提出PlaceRep以解决城市环境表示学习中的POI聚合问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 地理空间表示学习 兴趣点聚类 城市环境建模 多粒度分析 POI数据处理

📋 核心要点

  1. 现有方法通常将POI聚合到固定的行政区域，无法有效捕捉跨区域的语义关系，限制了城市环境的表示能力。
  2. PlaceRep通过聚类空间和语义相关的POI，构建地点级表示，避免了模型预训练，提供了高效的多粒度分析。
  3. 实验结果显示，PlaceRep在多个下游任务中表现优异，生成区域级表示的速度提升可达100倍，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

有效的城市环境表示学习需要超越固定行政边界捕捉空间结构。现有的地理空间表示学习方法通常将兴趣点（POI）聚合到预定义的行政区域中，导致无法反映人类活动和城市功能的真实场景。为了解决这一问题，本文提出了PlaceRep，一种通过聚类空间和语义相关的POI构建地点级表示的方法。PlaceRep利用美国Foursquare数据总结大规模POI图，自动识别多尺度的地点，提供了一种可扩展且高效的多粒度地理空间分析解决方案。实验结果表明，PlaceRep在人口密度估计和房价预测等下游任务中超越了大多数现有的图基地理空间表示学习方法，并在生成区域级表示时实现了高达100倍的速度提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有地理空间表示学习方法在聚合POI时的局限性，特别是无法有效反映跨行政区域的语义关系和人类活动的真实场景。

核心思路：PlaceRep通过聚类空间和语义相关的POI，构建地点级表示，避免了对固定行政区域的依赖，从而更好地反映城市功能和人类活动。

技术框架：整体架构包括数据预处理、POI聚类和表示生成三个主要模块。首先，从大规模POI数据中提取特征，然后通过聚类算法识别相关POI，最后生成地点级的嵌入表示。

关键创新：PlaceRep的核心创新在于其通过聚类方法自动识别多尺度地点，消除了对模型预训练的需求，使得方法更为高效和可扩展。

关键设计：在技术细节上，PlaceRep采用了特定的聚类算法和损失函数，以确保生成的地点级表示能够有效捕捉POI之间的空间和语义关系。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，PlaceRep在人口密度估计和房价预测任务中显著优于大多数现有的图基地理空间表示学习方法，且在生成区域级表示时实现了高达100倍的速度提升，展现出其高效性和实用性。

🎯 应用场景

PlaceRep的研究成果在城市规划、智能交通、房地产分析等领域具有广泛的应用潜力。通过提供更准确的城市环境表示，能够帮助决策者更好地理解和优化城市资源配置，提升城市管理效率。未来，PlaceRep还可能与其他数据源结合，进一步增强其应用价值。

📄 摘要（原文）

Learning effective representations of urban environments requires capturing spatial structure beyond fixed administrative boundaries. Existing geospatial representation learning approaches typically aggregate Points of Interest (POIs) into pre-defined administrative regions such as census units or ZIP code areas, assigning a single embedding to each region. However, POIs often form semantically meaningful groups that extend across, within, or beyond these boundaries, defining places that better reflect human activity and urban function. To address this limitation, we propose PlaceRep, a geospatial representation learning method that constructs place-level representations by clustering spatially and semantically related POIs. PlaceRep summarizes large-scale POI graphs from U.S. Foursquare data to produce general-purpose urban region embeddings while automatically identifying places across multiple spatial scales. By eliminating model pre-training, PlaceRep provides a scalable and efficient solution for multi-granular geospatial analysis. Experiments using the tasks of population density estimation and housing price prediction as downstream tasks show that PlaceRep outperforms most state-of-the-art graph-based geospatial representation learning methods and achieves up to a x100 speedup in generating region-level representations on large-scale POI graphs. The implementation of PlaceRep is available atthis https URL.