对抗自监督城市画像模型

抗攻击预测更稳

一种通过对抗对比学习增强表征鲁棒性的城市区域画像方法，可抵抗白盒与黑盒攻击，预测精度优于现有模型。

Weiliang, Chen · 任倩倩 · 刘勇 · 孙建国 · 林峰

IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2025

参数信息

预测性能提升

12.2 %

技术优势

预测更准

在犯罪预测、签到预测和土地利用分类任务上，预测性能提升达12.2%。

抗攻击强

在迁移式黑盒和白盒攻击下，比基准模型表现出更强的鲁棒性。