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ComS2T: 适用于数据自适应模型演化的补充时空学习系统
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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
本文介绍了一种名为PromptST的解决方案，用于时空多属性预测。该方案通过时空变换器和参数共享训练机制处理不同时空属性之间的共同知识，并使用轻量级时空指令调优策略适应特定属性。实验证明PromptST具有先进性能和高可迁移性，为智能城市建设提供了有前景的应用潜力。
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关键要点
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时空数据挖掘是城市管理的关键部分。
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PromptST是一种针对时空多属性预测的有效解决方案。
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PromptST通过时空变换器和参数共享训练机制处理不同时空属性之间的共同知识。
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采用轻量级时空指令调优策略以适应特定属性。
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PromptST增强了对特定时空特征的捕捉能力，并保持已学习的共同知识。
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在真实数据集上的实验表明PromptST达到了最先进的性能。
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PromptST在未见过的时空属性上具有很高的可迁移性。
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PromptST为城市计算提供了有前景的应用潜力。
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实现代码可用于方便的复现。
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