本文提出了一系列时空数据建模和预测框架，重点处理稀疏数据。通过结合自激励点过程和图结构循环神经网络，提升了实时预测的准确性，尤其在犯罪和交通预测方面表现优异。新模型TGCRN和SAGDFN在真实数据集上取得了领先的预测效果，展现了在复杂时空相关性建模中的优势。