乘车共享因其方便和乘客的便利性和成本效率而获得了全球知名度，以及其强大的潜力有助于实施联合国可持续发展目标。结果，近年来，目睹了RSODP的研究兴趣（用于乘车共享的原产地预测）问题，目的是预测未来的乘车共享请求并提前为车辆提供时间表。大多数现有的预测模型都利用深度学习，但是它们无法有效地考虑空间和时间动态。在本文中，提出了基准的门控注意复发网络（BGARN），该网络（BGARN）使用具有多头门的图形卷积来提取空间特征，以提取时间特征的复发模块以及基线转移层来计算最终结果。该模型是使用Pytorch和DGL（Deep Graph库）实施的，并使用纽约出租车需求数据集对实验进行了评估。结果表明，BGARN在预测准确性方面优于所有其他现有模型。

我们研究了具有动态，可能的周期性的流量的预测问题和区域之间的关节空间依赖关系。鉴于从时隙0到T-1的城市中区的聚合流入和流出流量，我们预测了任何区域的时间t的流量。该地区的现有技术通常以脱钩的方式考虑空间和时间依赖性，或者在具有大量超参数曲调的训练中是相当的计算密集。我们提出了ST-TIS，一种新颖，轻巧和准确的空间变压器，具有信息融合和区域采样进行交通预测。 ST-TIS将规范变压器与信息融合和区域采样延伸。信息融合模块捕获区域之间的复杂空间依赖关系。该区域采样模块是提高效率和预测精度，将计算复杂性切割为依赖性学习从$ O（n ^ 2）$到$ O（n \ sqrt {n}）$，其中n是区域的数量。比最先进的模型的参数较少，我们模型的离线培训在调整和计算方面明显更快（培训时间和网络参数减少高达90±90 \％）。尽管存在这种培训效率，但大量实验表明，ST-TIS在网上预测中大幅度更准确，而不是最先进的方法（平均改善高达11 \％$ 11 \％$ ON MAPE上的$ 14 \％$ 14 \％$ 14 \％$ ON MAPE） 。

估计到达时间（ETA）预测时间（也称为旅行时间估计）是针对各种智能运输应用程序（例如导航，路线规划和乘车服务）的基本任务。为了准确预测一条路线的旅行时间，必须考虑到上下文和预测因素，例如空间 - 周期性的互动，驾驶行为和交通拥堵传播的推断。先前在百度地图上部署的ETA预测模型已经解决了时空相互作用（constgat）和驾驶行为（SSML）的因素。在这项工作中，我们专注于建模交通拥堵传播模式以提高ETA性能。交通拥堵的传播模式建模具有挑战性，它需要考虑到随着时间的推移影响区域的影响区域，以及延迟变化随时间变化的累积影响，这是由于道路网络上的流量事件引起的。在本文中，我们提出了一个实用的工业级ETA预测框架，名为Dueta。具体而言，我们基于交通模式的相关性构建了一个对拥堵敏感的图，并开发了一种路线感知图形变压器，以直接学习路段的长距离相关性。该设计使Dueta能够捕获空间遥远但与交通状况高度相关的路段对之间的相互作用。广泛的实验是在从百度地图收集的大型现实世界数据集上进行的。实验结果表明，ETA预测可以从学习的交通拥堵传播模式中显着受益。此外，Dueta已经在Baidu Maps的生产中部署，每天都有数十亿个请求。这表明Dueta是用于大规模ETA预测服务的工业级和强大的解决方案。

时空人群流量预测（STCFP）问题是一种经典问题，具有丰富的现有研究工作，这些努力受益于传统的统计学习和最近的深度学习方法。虽然STCFP可以参考许多现实世界问题，但大多数现有研究都侧重于相当特定的应用，例如预测出租车需求，乘资顺序等。这会阻碍STCFP研究作为针对不同应用的方法几乎没有比较，因此如何将应用驱动的方法概括为其他场景尚不清楚。要填补这一差距，这篇论文进行了两项努力：（i）我们提出了一个叫做STANALYTIC的分析框架，以定性地调查其关于各种空间和时间因素的设计考虑的STCFP方法，旨在使不同的应用驱动的方法进行不同的方法; （ii）（ii）我们构建一个广泛的大型STCFP基准数据集，具有四种不同的场景（包括RideSharing，Bikesharing，Metro和电动车辆充电），其流量高达数亿个流量记录，以定量测量STCFP方法的普遍性。此外，为了详细说明STANalytic在帮助设计上推广的STCFP方法方面的有效性，我们提出了一种通过整合STANALYTIC鉴定的可推广的时间和空间知识来提出一种称为STETA的时空元模型。我们利用不同的深度学习技术实施STMETA的三种变体。通过数据集，我们证明Stmeta变体可以优于最先进的STCFP方法5％。

我们都取决于流动性，车辆运输会影响我们大多数人的日常生活。因此，预测道路网络中流量状态的能力是一项重要的功能和具有挑战性的任务。流量数据通常是从部署在道路网络中的传感器获得的。关于时空图神经网络的最新建议通过将流量数据建模为扩散过程，在交通数据中建模复杂的时空相关性方面取得了巨大进展。但是，直观地，流量数据包含两种不同类型的隐藏时间序列信号，即扩散信号和固有信号。不幸的是，几乎所有以前的作品都将交通信号完全视为扩散的结果，同时忽略了固有的信号，这会对模型性能产生负面影响。为了提高建模性能，我们提出了一种新型的脱钩时空框架（DSTF），该框架以数据驱动的方式将扩散和固有的交通信息分开，其中包含独特的估计门和残差分解机制。分离的信号随后可以通过扩散和固有模块分别处理。此外，我们提出了DSTF的实例化，分离的动态时空图神经网络（D2STGNN），可捕获时空相关性，还具有动态图学习模块，该模块针对学习流量网络动态特征的学习。使用四个现实世界流量数据集进行的广泛实验表明，该框架能够推进最先进的框架。

准确预测短期OD矩阵（即，从各种来源到目的地的乘客流量的分布）是地铁系统中的一个重要任务。由于许多影响因素的不断变化的性质和实时延迟数据收集问题，这是强大的挑战性。最近，已经提出了一些基于学习的基于学习的模型，以便在乘车和高速公路中进行OD矩阵预测。然而，由于其不同的先验知识和上下文设置，这些模型不能充分捕获地铁网络中的站点之间的复杂时空相关性。在本文中，我们提出了一个混合框架多视图Trgru来解决OD Metro Matrix预测。特别是，它使用三个模块来模拟三个流动变化模式：最近的趋势，日常趋势，每周趋势。在每个模块中，基于每个站的嵌入的多视图表示被构造并馈送到基于变压器的门控复发结构，以通过全球自我注意机制捕获不同站的OD流的动态空间依赖性。在三种大型现实世界地铁数据集上进行了广泛的实验，证明了我们的多视图Trgru在其他竞争对手的优越性。

流量预测在智能运输系统中交通控制和调度任务的实现中起着重要作用。随着数据源的多元化，合理地使用丰富的流量数据来对流量流中复杂的时空依赖性和非线性特征进行建模是智能运输系统的关键挑战。此外，清楚地评估从不同数据中提取的时空特征的重要性成为一个挑战。提出了双层 - 空间时间特征提取和评估（DL -STFEE）模型。 DL-STFEE的下层是时空特征提取层。流量数据中的空间和时间特征是通过多画图卷积和注意机制提取的，并生成了空间和时间特征的不同组合。 DL-STFEE的上层是时空特征评估层。通过高维自我注意力发项机制产生的注意力评分矩阵，空间特征组合被融合和评估，以便获得不同组合对预测效应的影响。在实际的流量数据集上进行了三组实验，以表明DL-STFEE可以有效地捕获时空特征并评估不同时空特征组合的重要性。

交通速度预测是运输系统中的核心问题之一。为了进行更准确的预测，最近的研究不仅开始使用时间速度模式，还开始使用图形卷积网络上的道路网络上的空间信息。即使由于其非欧亚人和方向性特征，道路网络非常复杂，但以前的方法主要集中于仅使用距离对空间依赖性进行建模。在本文中，我们确定了两个基本的预测中的基本空间依赖性，除了距离，方向和位置关系，以将基本的图形元素设计为基本构建块。我们建议使用构建块，建议DDP-GCN（距离，方向和位置关系图卷积网络）将三个空间关系纳入深神经网络。我们使用两个大型现实世界数据集评估了提出的模型，并在高度复杂的城市网络中找到了长期预测的积极改进。通勤时间的改进可能会更大，但也可以限制短期预测。

为了减少乘客等候时间和驾驶员搜索摩擦，骑行公司需要准确地预测时空需求和供需差距。然而，由于乘坐乘车系统中的需求和供需差距有关的时空依赖性，对需求和供需差距的准确预测是一项艰巨的任务。此外，由于机密性和隐私问题，乘车通过删除区域的空间邻接信息，有时会向研究人员发布，这阻碍了时空依赖的检测。为此，本文提出了一种新颖的时空深度学习架构，用于预测具有匿名空间邻接信息的乘车 - HaIning系统中的需求和供需差距，其与时空深度学习架构集成了特征重要性层含有一维卷积神经网络（CNN）和区域分布独立的复发性神经网络（INDRNN）。开发的架构与DIDI Chuxing的真实世界数据集进行了测试，这表明我们的模型基于所提出的体系结构可以优于传统的时间序列模型（例如，Arima）和机器学习模型（例如，梯度升压机，分布式随机林，广义线性模型，人工神经网络）。另外，该特征重要层通过揭示预测中使用的输入特征的贡献提供了模型的解释。

交通流量的技术预测在智能运输系统中起着重要作用。基于图形神经网络和注意机制，大多数先前的作品都利用变压器结构来发现时空依赖性和动态关系。但是，他们尚未彻底考虑时空序列之间的相关信息。在本文中，基于最大信息系数，我们提出了两种详尽的时空表示，空间相关信息（SCORR）和时间相关信息（TCORR）。使用SCORR，我们提出了一个基于相关信息的时空网络（CORRSTN），该网络包括一个动态图神经网络组件，可有效地将相关信息整合到空间结构中，以及一个多头注意力组件，以准确地对动态时间依赖性进行建模。利用TCORR，我们探索了不同周期数据之间的相关模式，以识别最相关的数据，然后设计有效的数据选择方案以进一步增强模型性能。公路交通流量（PEMS07和PEMS08）和地铁人群流（HZME流入和流出）数据集的实验结果表明，Corrstn在预测性能方面表现出了最先进的方法。特别是，在HZME（流出）数据集上，与ASTGNN模型相比，我们的模型在MAE，RMSE和MAPE的指标中分别提高了12.7％，14.4％和27.4％。

Accurate short-term traffic prediction plays a pivotal role in various smart mobility operation and management systems. Currently, most of the state-of-the-art prediction models are based on graph neural networks (GNNs), and the required training samples are proportional to the size of the traffic network. In many cities, the available amount of traffic data is substantially below the minimum requirement due to the data collection expense. It is still an open question to develop traffic prediction models with a small size of training data on large-scale networks. We notice that the traffic states of a node for the near future only depend on the traffic states of its localized neighborhoods, which can be represented using the graph relational inductive biases. In view of this, this paper develops a graph network (GN)-based deep learning model LocaleGN that depicts the traffic dynamics using localized data aggregating and updating functions, as well as the node-wise recurrent neural networks. LocaleGN is a light-weighted model designed for training on few samples without over-fitting, and hence it can solve the problem of few-sample traffic prediction. The proposed model is examined on predicting both traffic speed and flow with six datasets, and the experimental results demonstrate that LocaleGN outperforms existing state-of-the-art baseline models. It is also demonstrated that the learned knowledge from LocaleGN can be transferred across cities. The research outcomes can help to develop light-weighted traffic prediction systems, especially for cities lacking historically archived traffic data.

准确的交通状况预测为车辆环境协调和交通管制任务提供了坚实的基础。由于道路网络数据在空间分布中的复杂性以及深度学习方法的多样性，有效定义流量数据并充分捕获数据中复杂的空间非线性特征变得具有挑战性。本文将两种分层图池方法应用于流量预测任务，以减少图形信息冗余。首先，本文验证了流量预测任务中层次图池方法的有效性。分层图合并方法与其他基线在预测性能上形成鲜明对比。其次，应用了两种主流分层图池方法，节点群集池和节点下降池，用于分析流量预测中的优势和弱点。最后，对于上述图神经网络，本文比较了不同图网络输入对流量预测准确性的预测效应。分析和汇总定义图网络的有效方法。

准确性和可解释性是犯罪预测模型的两个基本属性。由于犯罪可能对人类生命，经济和安全的不利影响，我们需要一个可以尽可能准确地预测未来犯罪的模型，以便可以采取早期步骤来避免犯罪。另一方面，可解释的模型揭示了模型预测背后的原因，确保其透明度并允许我们相应地规划预防犯罪步骤。开发模型的关键挑战是捕获特定犯罪类别的非线性空间依赖和时间模式，同时保持模型的底层结构可解释。在本文中，我们开发AIST，一种用于犯罪预测的注意力的可解释的时空时间网络。基于过去的犯罪发生，外部特征（例如，流量流量和兴趣点（POI）信息）和犯罪趋势，AICT模拟了犯罪类别的动态时空相关性。广泛的实验在使用真实数据集的准确性和解释性方面表现出我们模型的优越性。

交通流量预测是智能运输系统的重要组成部分，从而受到了研究人员的关注。但是，交通道路之间的复杂空间和时间依赖性使交通流量的预测具有挑战性。现有方法通常是基于图形神经网络，使用交通网络的预定义空间邻接图来建模空间依赖性，而忽略了道路节点之间关系的动态相关性。此外，他们通常使用独立的时空组件来捕获时空依赖性，并且不会有效地对全局时空依赖性进行建模。本文提出了一个新的时空因果图形注意网络（STCGAT），以解决上述挑战。在STCGAT中，我们使用一种节点嵌入方法，可以在每个时间步骤中自适应生成空间邻接子图，而无需先验地理知识和对不同时间步骤动态生成图的拓扑的精细颗粒建模。同时，我们提出了一个有效的因果时间相关成分，其中包含节点自适应学习，图形卷积以及局部和全局因果关系卷积模块，以共同学习局部和全局时空依赖性。在四个真正的大型流量数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型始终优于所有基线模型。

近年来，图形神经网络（GNN）与复发性神经网络（RNN）的变体相结合，在时空预测任务中达到了最先进的性能。对于流量预测，GNN模型使用道路网络的图形结构来解释链接和节点之间的空间相关性。最近的解决方案要么基于复杂的图形操作或避免预定义的图。本文提出了一种新的序列结构，以使用具有稀疏体系结构的GNN-RNN细胞在多个抽象的抽象上提取时空相关性，以减少训练时间与更复杂的设计相比。通过多个编码器编码相同的输入序列，并随着编码层的增量增加，使网络能够通过多级抽象来学习一般和详细的信息。我们进一步介绍了来自加拿大蒙特利尔的街道细分市场流量数据的新基准数据集。与高速公路不同，城市路段是循环的，其特征是复杂的空间依赖性。与基线方法相比，一小时预测的实验结果和我们的MSLTD街道级段数据集对我们的模型提高了7％以上，同时将计算资源要求提高了一半以上竞争方法。

Reliable forecasting of traffic flow requires efficient modeling of traffic data. Different correlations and influences arise in a dynamic traffic network, making modeling a complicated task. Existing literature has proposed many different methods to capture the complex underlying spatial-temporal relations of traffic networks. However, methods still struggle to capture different local and global dependencies of long-range nature. Also, as more and more sophisticated methods are being proposed, models are increasingly becoming memory-heavy and, thus, unsuitable for low-powered devices. In this paper, we focus on solving these problems by proposing a novel deep learning framework - STLGRU. Specifically, our proposed STLGRU can effectively capture both local and global spatial-temporal relations of a traffic network using memory-augmented attention and gating mechanism. Instead of employing separate temporal and spatial components, we show that our memory module and gated unit can learn the spatial-temporal dependencies successfully, allowing for reduced memory usage with fewer parameters. We extensively experiment on several real-world traffic prediction datasets to show that our model performs better than existing methods while the memory footprint remains lower. Code is available at \url{https://github.com/Kishor-Bhaumik/STLGRU}.

准确的交通预测对于智能城市实现交通控制，路线计划和流动检测至关重要。尽管目前提出了许多时空方法，但这些方法在同步捕获流量数据的时空依赖性方面缺陷。此外，大多数方法忽略了随着流量数据的变化而产生的道路网络节点之间的动态变化相关性。我们建议基于神经网络的时空交互式动态图卷积网络（STIDGCN），以应对上述流量预测的挑战。具体而言，我们提出了一个交互式动态图卷积结构，该结构将序列划分为间隔，并通过交互式学习策略同步捕获流量数据的时空依赖性。交互式学习策略使StidGCN有效地预测。我们还提出了一个新颖的动态图卷积模块，以捕获由图生成器和融合图卷积组成的流量网络中动态变化的相关性。动态图卷积模块可以使用输入流量数据和预定义的图形结构来生成图形结构。然后将其与定义的自适应邻接矩阵融合，以生成动态邻接矩阵，该矩阵填充了预定义的图形结构，并模拟了道路网络中节点之间的动态关联的产生。在四个现实世界流量流数据集上进行的广泛实验表明，StidGCN的表现优于最先进的基线。

揭开多个机场之间的延迟传播机制的神秘面纱对于精确且可解释的延迟预测至关重要，这对于所有航空业利益相关者来说至关重要。主要挑战在于有效利用与延迟传播有关的时空依赖性和外源因素。但是，以前的作品仅考虑有限的时空模式，其因素很少。为了促进延迟预测的更全面的传播建模，我们提出了时空传播网络（STPN），这是一种时空可分开的图形卷积网络，在时空依赖性捕获中是新颖的。从空间关系建模的方面，我们提出了一个多画卷积模型，考虑地理位置和航空公司计划。从时间依赖性捕获的方面，我们提出了一种多头的自我发起的机制，可以端对端学习，并明确地推定延迟时间序列的多种时间依赖性。我们表明，关节空间和时间学习模型产生了Kronecker产品的总和，这是由于时空依赖性归因于几个空间和时间邻接矩阵的总和。通过这种方式，STPN允许对空间和时间因素进行串扰，以建模延迟传播。此外，将挤压和激发模块添加到STPN的每一层，以增强有意义的时空特征。为此，我们在大规模机场网络中将STPN应用于多步进和出发延迟预测。为了验证我们的模型的有效性，我们尝试了两个现实世界中的延迟数据集，包括美国和中国航班延迟；我们表明，STPN优于最先进的方法。此外，STPN产生的反事实表明，它学习了可解释的延迟传播模式。

Providing accurate estimated time of package delivery on users' purchasing pages for e-commerce platforms is of great importance to their purchasing decisions and post-purchase experiences. Although this problem shares some common issues with the conventional estimated time of arrival (ETA), it is more challenging with the following aspects: 1) Inductive inference. Models are required to predict ETA for orders with unseen retailers and addresses; 2) High-order interaction of order semantic information. Apart from the spatio-temporal features, the estimated time also varies greatly with other factors, such as the packaging efficiency of retailers, as well as the high-order interaction of these factors. In this paper, we propose an inductive graph transformer (IGT) that leverages raw feature information and structural graph data to estimate package delivery time. Different from previous graph transformer architectures, IGT adopts a decoupled pipeline and trains transformer as a regression function that can capture the multiplex information from both raw feature and dense embeddings encoded by a graph neural network (GNN). In addition, we further simplify the GNN structure by removing its non-linear activation and the learnable linear transformation matrix. The reduced parameter search space and linear information propagation in the simplified GNN enable the IGT to be applied in large-scale industrial scenarios. Experiments on real-world logistics datasets show that our proposed model can significantly outperform the state-of-the-art methods on estimation of delivery time. The source code is available at: https://github.com/enoche/IGT-WSDM23.

随着网络技术的快速发展和网络设备的快速增长，数据吞吐量也大大增加。为了解决蜂窝网络中回程瓶颈的问题并满足人们对延迟的要求，基于预测的结果，网络体系结构等网络体系结构旨在主动将有限的流行内容保持在网络边缘。同时，内容（例如，深度神经网络模型，与Wikipedia类似知识库）和用户之间的相互作用可以视为动态二分图。在本文中，为了最大程度地提高缓存命中率，我们利用有效的动态图神经网络（DGNN）共同学习嵌入了两部分图中的结构和时间模式。此外，为了更深入地了解不断发展的图表中的动态，我们提出了一个基于信息时代（AOI）的注意机制，以提取有价值的历史信息，同时避免消息陈旧的问题。结合了上述预测模型，我们还开发了一种缓存选择算法，以根据预测结果做出缓存决策。广泛的结果表明，与两个现实世界数据集中的其他最先进的方案相比，我们的模型可以获得更高的预测准确性。命中率的结果进一步验证了基于我们提出的模型而不是其他传统方式的缓存政策的优势。