zhou-zl18

您好，感谢对我们工作的关注。 对Volume Estimator的预训练在main.py的第143-149行。main_pretrain.py的作用只是训练TuckER模型并得到KG中实体的embedding。

> > 您好，感谢对我们工作的关注。 对Volume Estimator的预训练在main.py的第143-149行。main_pretrain.py的作用只是训练TuckER模型并得到KG中实体的embedding。 > > 感谢回复！除此之外还想知道您的region2info.json中每个区域的features向量是如何提前嵌入的，具体使用的什么方法呢，是使用的halcon算子或者其他的cv方法吗，还是说只是单纯用某种方法对人口，经济，失业率等数值进行嵌入；还有您的模型是怎么处理POI的，您是通过模型中的什么方式来加入POI对于AOI流量的影响约束的 1. feature是将人口、经济等指标的数值进行标准化得到的，详见Appendix A。 2. 有两方面（1）输入的region feature包含了POI相关的特征，如POI数量。（2）UKG中建模了POI实体以及POI之间、POI和其他实体的关系，因此预训练得到的embedding蕴含了POI相关的信息。

> > > > 您好，感谢对我们工作的关注。 对Volume Estimator的预训练在main.py的第143-149行。main_pretrain.py的作用只是训练TuckER模型并得到KG中实体的embedding。 > > > > > > > > > 感谢回复！除此之外还想知道您的region2info.json中每个区域的features向量是如何提前嵌入的，具体使用的什么方法呢，是使用的halcon算子或者其他的cv方法吗，还是说只是单纯用某种方法对人口，经济，失业率等数值进行嵌入；还有您的模型是怎么处理POI的，您是通过模型中的什么方式来加入POI对于AOI流量的影响约束的 > > > > > > > > 1. feature是将人口、经济等指标的数值进行标准化得到的，详见Appendix A。 > >...