異種グラフに基づく重要度スコアリングとクラスタリング、LLMによる自動解釈
arXiv cs.LG / 2026/5/6
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要点
- この論文は、異種グラフ分析・教師なしクラスタリング・LLMによる自動解釈を組み合わせて、都市の橋の重要度をランキングするためのエンドツーエンドの手法を提案しています。
- OpenStreetMapから、橋・道路網・建物・公共施設を統合して異種グラフを構築し、5つの社会的インパクト指標を計算して52次元の特徴ベクトルを作ります。
- UMAPで次元削減し、HDBSCANで密度ベースのクラスタリングを行うことで、複数都市にまたがる橋の「類型（アーキタイプ）」を発見します。
- クラスタの解釈は、温度最適化したLLM（Elyza8b）を用いて自動化し、ラベル付けの手作業なしに政策に結び付く示唆を生成することを狙っています。
- 複数都市データでの検証と、構成（設定）のみを変更することでの転移可能性を示し、スコアリング手順で約40倍の計算最適化を達成したと主張しています。
