論文の概要: EasyST: A Simple Framework for Spatio-Temporal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06748v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 11:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 17:19:05.408599
• Title: EasyST: A Simple Framework for Spatio-Temporal Prediction
• Title（参考訳）: EasyST: 時空間予測のためのシンプルなフレームワーク
• Authors: Jiabin Tang, Wei Wei, Lianghao Xia, Chao Huang,
• Abstract要約: 本稿では,時空間予測のための簡単なフレームワークであるEasySTパラダイムを提案する。 複雑な時間的GNNからの知識を蒸留することにより、軽量で堅牢なマルチ層パーセプトロン(MLP)の一般化を学習する。 EasySTは、効率と精度の点で最先端のアプローチを超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.291117879544945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatio-temporal prediction is a crucial research area in data-driven urban computing, with implications for transportation, public safety, and environmental monitoring. However, scalability and generalization challenges remain significant obstacles. Advanced models often rely on Graph Neural Networks to encode spatial and temporal correlations, but struggle with the increased complexity of large-scale datasets. The recursive GNN-based message passing schemes used in these models hinder their training and deployment in real-life urban sensing scenarios. Moreover, long-spanning large-scale spatio-temporal data introduce distribution shifts, necessitating improved generalization performance. To address these challenges, we propose a simple framework for spatio-temporal prediction - EasyST paradigm. It learns lightweight and robust Multi-Layer Perceptrons (MLPs) by effectively distilling knowledge from complex spatio-temporal GNNs. We ensure robust knowledge distillation by integrating the spatio-temporal information bottleneck with teacher-bounded regression loss, filtering out task-irrelevant noise and avoiding erroneous guidance. We further enhance the generalization ability of the student model by incorporating spatial and temporal prompts to provide downstream task contexts. Evaluation on three spatio-temporal datasets for urban computing tasks demonstrates that EasyST surpasses state-of-the-art approaches in terms of efficiency and accuracy. The implementation code is available at: https://github.com/HKUDS/EasyST.
• Abstract（参考訳）: 時空間予測はデータ駆動型都市コンピューティングにおいて重要な研究領域であり、交通、公共安全、環境モニタリングに影響を及ぼす。 しかし、スケーラビリティと一般化の課題は依然として大きな障害である。 高度なモデルは、しばしば空間的および時間的相関を符号化するためにグラフニューラルネットワークに依存するが、大規模データセットの複雑さの増加に苦慮している。 これらのモデルで使用される再帰的なGNNベースのメッセージパッシングスキームは、実際の都市センシングシナリオにおけるトレーニングと展開を妨げる。 さらに、長期にわたる大規模な時空間データには、分散シフトを導入し、一般化性能を向上させる必要がある。 これらの課題に対処するため,時空間予測のための簡単なフレームワーク EasyST パラダイムを提案する。 複雑な時空間GNNからの知識を効果的に蒸留することにより、軽量で堅牢なマルチ層パーセプトロン(MLP)を学習する。 時空間情報ボトルネックを教師が拘束した回帰損失と統合し,タスク関連ノイズを除去し,誤った誘導を避けることで,堅牢な知識蒸留を実現する。 我々は、下流のタスクコンテキストを提供するために、空間的および時間的プロンプトを取り入れることで、学生モデルの一般化能力をさらに強化する。 都市コンピューティングタスクのための3つの時空間データセットの評価は、EasySTが効率と精度の点で最先端のアプローチを超越していることを示している。 実装コードは、https://github.com/HKUDS/EasyST.comで公開されている。

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