c2g-dev/city2graph

何を解決するか

City2Graphは、建物、道路、公共交通のデータなど、複雑な地理空間データをネットワーク解析やグラフニューラルネットワーク（GNN）で使用可能なグラフ構造に変換する難しさを解決します。GeoPandasなどの地理空間ライブラリとPyTorch Geometricなどの機械学習フレームワークの間のギャップを埋めます。

動作方法

このライブラリは、さまざまな都市データソースを空間的かつ異種グラフに変換します。OpenStreetMap、Overture Maps、GTFS（公共交通）、GBFS（共有移動）のデータおよび出発地-目的地マトリクスのインポートをサポートしています。形状、近接性（例：KNN、Delaunay）、接続性（例：クイーン/ルーク）に基づいて接続を構築し、ユークリッド距離やマンハッタン距離などのさまざまな距離メトリクスを使用します。

対象ユーザー

都市研究者、地理空間データサイエンティスト、GNNを用いた都市システムやネットワーク解析に注力するAI研究者向けに設計されています。

特徴

• 異種グラフ: 1つのグラフ内で複数のノード型およびエッジ型をサポートし、複雑な都市関係を表現可能。
• GNN統合: GeoDataFrames、NetworkX、PyTorch GeometricのData/HeteroDataテンソル間で双方向変換を提供。
• 多様なデータ対応: 建物の形状、道路網から公共交通のデータ、移動フロー情報まで幅広く対応。
• 近接性分析: KNNやDelaunayグラフを含む、さまざまな空間グラフ生成手法を内蔵サポート。