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GraphSparseNet: A Novel Method for Large-Scale Traffic Flow Prediction
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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
本研究提出了一种新框架GraphSparseNet，旨在解决基于图神经网络的交通流预测中的可扩展性问题。该框架通过特征提取器和关系压缩器降低计算复杂性，同时保持高预测准确性，训练时间比传统模型缩短3.51倍。
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关键要点
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本研究提出了一种名为GraphSparseNet的新框架，旨在解决基于图神经网络的交通流预测中的可扩展性问题。
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GraphSparseNet通过引入特征提取器和关系压缩器两个模块，显著降低了模型的计算复杂性。
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该框架在保持高预测准确性的同时，训练时间比传统模型缩短了3.51倍。
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