spatio-temporal data mining | BriefGPT

关键词spatio-temporal data mining

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STBench: 大型语言模型在时空分析中的能力评估
该论文通过评估大型语言模型的时空数据理解能力，将其能力分解为知识理解、时空推理、准确计算和下游应用四个维度，并通过构建基准数据集 STBench 以及对 13 个语言模型的评估实验，揭示现有语言模型在知识理解和时空推理任务上表现出色，且通过
PDF7 days ago
MLPST: MLP 适用于时空预测的全部需求
交通预测是一种典型的时空数据挖掘任务，对公共交通系统具有重要意义。为了实现高效、轻量和有效的时空预测方法，我们提出了一种直观而新颖的框架 MLPST，它是一个纯多层感知器架构，能够在要求仅为线性计算复杂度的同时，很好地捕捉空间和时间依赖关系
PDF9 months ago
PromptST: 提示增强的时空多属性预测
在信息爆炸时代，时空数据挖掘作为城市管理的关键部分，通过同时预测多个时空属性，可以减轻监管压力，推动智能城市建设。本文提出了一种针对时空多属性预测的有效解决方案，PromptST，通过时空变换器和参数共享训练机制来处理不同时空属性之间的共同
PDF10 months ago
LaDe：行业首个全面的末端配送数据集
本文介绍了 LaDe，这是第一个公开可用的大规模、综合、多样化的最后一英里交付数据集，包括来自工业界的 10677k 个包裹，并记录了 21k 个快递员在 6 个月内进行任务的时间、位置和任务事件信息。
PDFa year ago
深度学习在时空数据挖掘中的应用综述
本文综述了将深度学习技术应用于时空数据挖掘，并介绍了应用深度卷积与循环神经网络等模型在处理此类数据时的分类学、任务、应用和展望。
PDF5 years ago