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高阶演化图用于增强交通动态的表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为动态超图结构学习(DyHSL)的新模型，用于交通流预测。该模型通过提取超图结构信息学习非成对关系，并通过聚合关联超边的消息来更新节点表示。实验证明DyHSL在交通预测中有效。
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关键要点
- 本文研究交通流预测问题，通过建模交通网络和过去的交通状况来预测未来交通情况。
- 提出动态超图结构学习(DyHSL)新模型，解决现有方法在复杂交通网络中表现不佳的问题。
- DyHSL通过提取超图结构信息学习非成对关系，并聚合关联超边的消息更新节点表示。
- 引入互动图卷积块，捕捉道路网络中的高阶时空关系，模拟节点邻域交互。
- 整合多尺度相关性提取模块，通过不同尺度的时间池化建模不同时间模式。
- 在四个流行交通基准数据集上进行大量实验证明DyHSL的有效性。
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