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GraphSparseNet：一种用于大规模交通流预测的新方法
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了GraphSparseNet框架，解决了图神经网络在交通流预测中的可扩展性问题。通过特征提取器和关系压缩器，显著降低了计算复杂性，训练时间比传统模型缩短了3.51倍。
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关键要点
- 本研究提出了GraphSparseNet框架，解决了图神经网络在交通流预测中的可扩展性问题。
- GraphSparseNet框架引入了特征提取器和关系压缩器两个模块。
- 该框架显著降低了模型的计算复杂性。
- GraphSparseNet保持了高预测准确性。
- 实验表明其训练时间相比于传统线性模型缩短了3.51倍。
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