ST-MTLNet: Representações Espaço-Temporais de Pontos de Interesse para Aprendizado Multitarefa - Paiva, Tarik S.; Silva, Vitor H. O.; Santos, Germano B. dos; Silva, Fabrício A. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2026)
Este trabalho propõe o ST-MTLNet, uma arquitetura multitarefa para classificação de categoria de POI e predição do próximo POI baseada em representações desacopladas. O modelo combina uma representação espacial contínua para coordenadas geográficas, uma representação temporal (Time2Vec) para padrões de visitação e uma representação categórica hierárquica (HGI) para contexto estrutural e regional dos POIs. Duas arquiteturas de codificação espacial, SIREN e Sphere2Vec-M, originalmente propostas para sensoriamento remoto e ecologia, são avaliadas no contexto de tarefas multitarefa de POIs em LBSNs. Experimentos com o dataset Gowalla nos estados da Flórida, Califórnia e Texas demonstram que a abordagem proposta supera o baseline em todas as 21 combinações de categoria e estado para classificação, com ganhos médios de 20 a 24 pontos percentuais, e em 76% das combinações para predição do próximo POI. A comparação entre as arquiteturas espaciais revela ainda perfis complementares de desempenho associados à distribuição geográfica dos POIs em cada território.