論文の概要: STG-Mamba: Spatial-Temporal Graph Learning via Selective State Space Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12418v4
• Date: Sat, 18 May 2024 11:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 22:50:58.302176
• Title: STG-Mamba: Spatial-Temporal Graph Learning via Selective State Space Model
• Title（参考訳）: STG-Mamba:選択状態空間モデルによる時空間グラフ学習
• Authors: Lincan Li, Hanchen Wang, Wenjie Zhang, Adelle Coster,
• Abstract要約: 本稿では、STG学習のための強力な選択状態空間モデルを活用するための最初の探索として、空間時空間グラフマンバ(STG-Mamba)を紹介する。 STG-MambaはSTGネットワークをシステムとして扱い、時間次元にわたってSTGシステムの動的状態の進化を慎重に探求する。 STG予測性能の点で既存の最先端手法を超えるだけでなく、大規模グラフネットワークの計算ボトルネックを効果的に緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.211981320116323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial-Temporal Graph (STG) data is characterized as dynamic, heterogenous, and non-stationary, leading to the continuous challenge of spatial-temporal graph learning. In the past few years, various GNN-based methods have been proposed to solely focus on mimicking the relationships among node individuals of the STG network, ignoring the significance of modeling the intrinsic features that exist in STG system over time. In contrast, modern Selective State Space Models (SSSMs) present a new approach which treat STG Network as a system, and meticulously explore the STG system's dynamic state evolution across temporal dimension. In this work, we introduce Spatial-Temporal Graph Mamba (STG-Mamba) as the first exploration of leveraging the powerful selective state space models for STG learning by treating STG Network as a system, and employing the Spatial-Temporal Selective State Space Module (ST-S3M) to precisely focus on the selected STG latent features. Furthermore, to strengthen GNN's ability of modeling STG data under the setting of selective state space models, we propose Kalman Filtering Graph Neural Networks (KFGN) for dynamically integrate and upgrade the STG embeddings from different temporal granularities through a learnable Kalman Filtering statistical theory-based approach. Extensive empirical studies are conducted on three benchmark STG forecasting datasets, demonstrating the performance superiority and computational efficiency of STG-Mamba. It not only surpasses existing state-of-the-art methods in terms of STG forecasting performance, but also effectively alleviate the computational bottleneck of large-scale graph networks in reducing the computational cost of FLOPs and test inference time. The implementation code is available at: \url{https://github.com/LincanLi98/STG-Mamba}.
• Abstract（参考訳）: 時空間グラフ(STG)データは動的,異種,非定常的に特徴付けられ,空間時空間グラフ学習の継続的な課題に繋がる。 近年,STGネットワークのノード間の関係を模倣することにのみ焦点をあて,STGシステムに存在する固有の特徴をモデル化することの重要性を無視して,様々なGNNベースの手法が提案されている。 対照的に、現代の選択的状態空間モデル(SSSM)は、STGネットワークをシステムとして扱う新しいアプローチを示し、時間次元にわたってSTGシステムの動的状態進化を慎重に探求する。 本研究では,STGネットワークをシステムとして扱うことによってSTG学習のための強力な選択的状態空間モデルを活用するための最初の探索として空間時空間グラフマンバ(STG-Mamba)を導入し,選択されたSTG潜在機能に正確にフォーカスするために空間時空間選択的状態空間モジュール(ST-S3M)を用いる。 さらに、選択状態空間モデルの設定下でSTGデータをモデル化するGNNの能力を強化するために、学習可能なカルマンフィルタリング統計理論に基づくアプローチにより、異なる時間的粒度からSTG埋め込みを動的に統合し、アップグレードするカルマンフィルタグラフニューラルネットワーク(KFGN)を提案する。 3つのベンチマークSTG予測データセットを用いて,STG-Mambaの性能優位性と計算効率を実証した。 STG予測性能の点で既存の最先端手法を超えるだけでなく、大規模グラフネットワークの計算ボトルネックを効果的に軽減し、FLOPの計算コストとテスト推論時間を削減している。 実装コードは: \url{https://github.com/LincanLi98/STG-Mamba} で利用可能である。

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