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导航时空异质性：一种用于交通预测的图变换器方法
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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
本文研究了智能城市发展中交通预测的关键领域，提出了时空图变换器（STGormer）以整合交通数据中的属性和结构信息。实验结果表明，STGormer在多个真实世界数据集上实现了最佳性能，提高了预测准确性。
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关键要点
- 研究智能城市发展中的交通预测
- 提出时空图变换器（STGormer）
- 解决现有神经网络模型在时空关联建模中的性能不足
- 考虑交通数据中的时空异质性
- STGormer有效整合交通数据中的属性和结构信息
- 实验结果显示STGormer在多个真实世界数据集上表现最佳
- 显著提高了交通预测的准确性
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