Краткое содержание

arXiv:2511.13702v1 Тип: новый Аннотация: Определение вида транспорта (Travel Mode Identification, TMI) по GPS-трекам крайне важно для развития городской аналитики, однако этому препятствует высокая стоимость аннотирования, что приводит к острой нехватке размеченных данных. Преобладающие методы полуавтоматического обучения (Semi-Supervised Learning, SSL) плохо подходят для данной задачи, поскольку страдают от катастрофического подтверждающего смещения и игнорируют внутреннее многообразие данных. Мы предлагаем ST-ProC — новую граф-прототипическую многоцелевую SSL-архитектуру для устранения этих ограничений. Наша архитектура сочетает в себе граф-прототипическое ядро с базовой SSL-поддержкой. Ядро использует многообразие данных за счет граф-регуляризации, прототипического анкерения и новой стратегии псевдоразметки с учетом зазора для активного отсева шума. Это ядро поддерживается и стабилизируется фундаментальными контрастивными потерями и потерями на согласованность "учитель-ученик", что обеспечивает высокое качество представлений и устойчивую оптимизацию. ST-ProC значительно превосходит все базовые методы, демонстрируя свою эффективность.