LibCity

交通予測モデルの増加に伴い、これらの手法を実装し評価するための標準化されたフレームワークを開発する必要が急務となっています。本論文では、研究者に信頼性のある実験ツールと便利な開発フレームワークを提供する、交通予測のための統一的で包括的かつ拡張可能なライブラリであるLibCityを紹介します。このライブラリでは、42の交通予測モデルを再現し、29の空間的・時間的データセットを収集しており、研究者が便利な方法で包括的な実験を行えるようにしています。新しいモデルの開発を加速させるために、統一データ形式に基づいた統一モデルインターフェースを設計し、実装の詳細を効果的にカプセル化しています。私たちの実装の有効性を検証するために、LibCityの再現性比較結果を報告し、4種類の交通予測タスクのパフォーマンスリーダーボードを設定します。私たちのライブラリは、交通予測の分野における標準化と再現性に貢献します。LibCityのオープンソースリンクは https://github.com/LibCity/Bigscity-LibCity です。