Dec, 2023

基于骨干的动态图空时网络用于疫情预测

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TL;DR提出一种名为 BDGSTN 的新模型，通过生成骨干网络和动态图来预测流行病数据，使用线性模型和动态图卷积来处理时间依赖关系，实验证明该模型在准确预测流行病方面优于其他基准模型。
accurate epidemic forecastingdeep learning-based modelsdynamic graph spatio-temporal networkbackbone-based dynamic graphepidemic data
发现论文，激发创造
  • DST-GTN：动态时空图转换网络用于交通预测

    通过引入一种新型深度时空特征表示方法（动态时空特征）和捕捉交叉点之间动态时空关系的动态时空图变换网络（DST-GTN），该研究在交通预测任务上取得了最先进的性能并展现出增强的稳定性。

    Apr, 2024

  • 动态因果图卷积网络用于交通预测

    通过使用动态贝叶斯网络嵌入时变图形拓扑结构，应用图卷积神经网络进行交通预测，在实际数据集上验证提出方法的卓越性能。

    Jun, 2023

  • 基于动态因果解释的扩散 - 变分图神经网络用于时空预测

    本文提出一种基于动态扩散变分图神经网络 (DVGNN) 的动态图构建方法，并在时序数据集上对 DVGNN 进行实验，证明它可以更好地反映动态图的因果关系和不确定性，达到更好的预测效果。

    May, 2023

  • 基于图形的深度建模和稀疏时空数据实时预测

    提出了一个通用的时空数据建模、分析和预测框架，重点关注空间和时间都稀疏的数据。该框架由自激励点过程和图结构循环神经网络两个组成部分无缝耦合，并实现了更精准的实时预测，针对犯罪和交通预测具有良好的效果。

    Apr, 2018

  • 全球感知增强的时空图循环网络：交通流预测的新框架

    该论文介绍了一种新颖的交通预测框架，它包括两个核心组件：空间 - 时间图递归神经网络和全局感知层。通过引入序列感知图神经网络，该模型可以学习不同时间步骤上的非固定图并捕捉局部时间关系。为了增强模型的全局认知，该框架还设计了三种独特的全局空间 - 时间转换器架构。在四个实际交通数据集上进行的广泛实验证明了我们框架和三种具体模型的优越性。

    Jan, 2024

  • 交通预测的时空交互动态图卷积网络

    提出了一种 STIDGCN 神经网络的拓扑交互动态图卷积模型，可以有效地进行交通预测，具有更好的性能。

    May, 2022

  • GDBN：一种动态贝叶斯网络的图神经网络方法

    本文提出了一种基于得分的图神经网络方法，旨在学习离散时间时间图中捕捉因果依赖的稀疏 DAG，结果表明该方法较其他现有方法如动态贝叶斯网络推断等表现更好，得到的结构因果模型也比诸如 Notears 等方法发现的线性 SCM 更准确。

    Jan, 2023

  • 基于空间 - 时间图扩散网络的交通流量预测

    为了更准确地预测城市交通流量并在智能交通管制和公共风险评估等方面实现更有效的空间 - 时间挖掘应用，我们开发了一种新的交通预测框架 Spatial-Temporal Graph Diffusion Network（ST-GDN），该框架具有层次结构的图神经架构，不仅可以从局部角度学习区域地理依赖关系，而且可以从全局角度学习空间语义。该框架还配备了多尺度注意力网络，以提高其捕捉多级时间动态的能力。多项实验结果表明 ST-GDN 的性能优于多种最新基线。

    Oct, 2021

  • 基于时间图的动态图深度学习

    本文提出了一种称为 TGN 的新型深度学习框架，可以有效地在动态图形学中学习演化特征或连接。

    Jun, 2020

  • 利用时空图神经网络预测 COVID-19 疫情：新西兰研究

    本文提出一种名为 ATMGNN 的深度学习结构，该结构能够结合地理数据和 COVID-19 病例的时间序列数据来预测大流行病的未来动态，并通过学习聚类算法以数据驱动的方式捕获空间图的多尺度结构。作者在新西兰收集和组织了一个新的数据集，并将社会经济横截面数据纳入模型进行了预测，取得了比其他基线更好的预测结果，该研究为实时预测和全球范围的研究提供了一些启示。

    May, 2023