摘要

本文介绍了一种名为MuseCL的多语义对比学习框架，用于通过多模态数据预测城市地区的社会经济指标。该框架通过结合街景图像、遥感图像、兴趣点（POI）数据和人口流动数据，提取多维语义特征，以实现对城市区域的细粒度分析和准确的社会经济预测。实验结果显示，MuseCL在多个城市和指标上的表现优于其他竞争模型，平均R2值提高了10%。该研究为城市可持续发展和人类居住环境的改善提供了重要的技术支持。

原理

MuseCL框架的核心在于其多语义对比学习机制，该机制通过构建街景和遥感图像的对比样本对，利用人口流动和POI分布的相似性来提取视觉模态的语义特征。同时，通过预训练的文本编码器从POI文本中提取语义信息。为了融合视觉和文本特征，框架设计了一个基于跨模态的注意力融合模块，该模块利用对比机制进行特征整合。通过这种方式，MuseCL能够有效地捕捉城市区域的复杂特征，并将其转化为用于社会经济预测的低维表示。

流程

MuseCL的工作流程主要包括三个关键步骤：首先，从视觉模态中提取语义特征，包括基于POI相似性的遥感图像表示和基于人口流动相似性的街景图像表示。其次，结合每个区域的POI文本信息，利用预训练的编码器模型提取文本特征。最后，通过特征级别的注意力融合模块，将遥感图像和街景图像的特征与文本表示向量对齐，从而为每个区域生成融合了视觉和文本语义的最终表示。这些表示随后用于评估一系列下游任务，如人口密度、住房数据和犯罪数据的预测。

应用

MuseCL框架的应用前景广泛，特别是在城市规划、社会经济分析和可持续发展领域。通过提供准确的社会经济指标预测，该框架有助于政策制定者更好地理解和管理城市发展，促进城市的包容性、韧性和可持续性。此外，MuseCL的适应性和灵活性使其能够应用于不同规模和类型的城市，为全球城市化进程中的数据分析和决策支持提供了强有力的工具。