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在一种符合性图神经网络框架中，利用综合旅行时间和数据可用性进行城市交通预测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于图神经网络的蜂窝网络流量预测方法，考虑了基站的动态部署和移除，并能处理不断演化的图。实验证明，在稀缺数据情况下，该方法性能提升高达9.8%。
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关键要点
- 用户数量和增长的服务对下一代网络提出了交通需求和资源限制。
- 准确的交通预测可以为网络运营商提供网络状况洞察和最优分配策略。
- 使用图神经网络的时空预测方法在蜂窝网络流量预测中具有前景。
- 现有研究忽视了基站的动态部署和移除，需处理不断演化的图。
- 本文提出了一种新颖的归纳学习方案和通用的基于图神经网络的预测模型。
- 该模型可以一次训练处理多样化的蜂窝网络流量图，并支持迁移学习。
- 实验结果显示，在稀缺数据情况下，性能提升高达9.8%。
- 特别是在训练数据减少到20%以下时，模型表现尤为突出。
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