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SpecSTG: 一种快速的谱扩散框架用于概率时空交通预测
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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
介绍了CaST框架，解决时空图预测中的问题，使用因果模型解析数据生成过程，处理时间分布外问题，并模拟因果效应的涟漪效果。实验证明了CaST的有效性和实用性。
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关键要点
- 提出了一种名为CaST的新框架，解决时空图预测中的时间分布外问题和动态空间因果问题。
- CaST框架通过建立结构因果模型解析STG的数据生成过程。
- 使用新的解缠结块通过反门调整处理时间分布外问题。
- 利用前门调整和Hodge-Laplacian操作符进行边级卷积，模拟因果效应的涟漪效果。
- 在三个真实数据集上的实验证明了CaST的有效性和实用性。
- CaST在解释性方面表现出色。
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