关键词spatial-temporal data mining
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- 时空数据挖掘生成技术综述
本文研究了将生成技术与时空数据挖掘相结合，探讨了生成技术在捕捉时空数据中的时间和空间依赖性方面的应用，并提出了一个专门用于时空数据挖掘流程的标准化框架。本文旨在增进对这一领域中使用生成技术的各种技术的深入理解，并强调了未来的研究方向，鼓励研 - 交通流预测的交通枢纽感知时空自适应图变换器
提出了一个用于交通流量预测的增量学习方法，通过设计一种空间自注意模块和时间自注意模块，同时利用空间 - 时间图转换器捕捉交通流量数据中的空间和时间依赖关系，并通过空间 - 时间知识蒸馏模块进行增量学习。
- 海洋科学的时空数据挖掘：数据、方法和机遇
对海洋中基于时空数据挖掘的研究进行全面调查，总结了海洋中使用的时空海洋数据集的特征、数据质量增强技术，以及预测、事件检测、模式挖掘和异常检测等四类任务的技术，为计算机科学和海洋科学领域的科学家提供了更好的基本概念、关键技术和待解决问题的了解 - STG4Traffic: 交通预测的时空图神经网络调查和基准评估
本研究通过系统综述图学习策略和空间 - temporal 图网络模型来建立智慧城市的标准化和可扩展基准，以评估其在两种类型的交通数据集上的性能，并讨论未来的研究方向。
- GPS 轨迹生成的扩散模型
本文提出基于扩散模型的轨迹生成框架 Diff-Traj，并通过轨迹 UNet (Traj-UNet) 结构提取轨迹特征，使其能视为高质量的轨迹生成应用程序，并保留原始分布。