論文の概要: A Retrieval Augmented Spatio-Temporal Framework for Traffic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16623v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 10:11:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-31 21:54:20.594234
• Title: A Retrieval Augmented Spatio-Temporal Framework for Traffic Prediction
• Title（参考訳）: 交通予測のための検索拡張時空間フレームワーク
• Authors: Weilin Ruan, Xilin Dang, Ziyu Zhou, Sisuo Lyu, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: RASTは、大規模データセットの効率を維持しながら、優れたパフォーマンスを実現する。 フレームワークは3つの主要な設計で構成されている: 1) 分離された時間的特徴をキャプチャし、Retrieval-Augmented Generation (RAG), 2) 事前訓練されたST-GNNまたは単純な予測子に対応するUniversal Backbone Predict Storeor, 3) 事前訓練されたST-GNNまたは単純な予測子をサポートするUniversal Backbone Predict Storeor。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.28893562327803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic prediction is a cornerstone of modern intelligent transportation systems and a critical task in spatio-temporal forecasting. Although advanced Spatio-temporal Graph Neural Networks (STGNNs) and pre-trained models have achieved significant progress in traffic prediction, two key challenges remain: (i) limited contextual capacity when modeling complex spatio-temporal dependencies, and (ii) low predictability at fine-grained spatio-temporal points due to heterogeneous patterns. Inspired by Retrieval-Augmented Generation (RAG), we propose RAST, a universal framework that integrates retrieval-augmented mechanisms with spatio-temporal modeling to address these challenges. Our framework consists of three key designs: 1) Decoupled Encoder and Query Generator to capture decoupled spatial and temporal features and construct a fusion query via residual fusion; 2) Spatio-temporal Retrieval Store and Retrievers to maintain and retrieve vectorized fine-grained patterns; and 3) Universal Backbone Predictor that flexibly accommodates pre-trained STGNNs or simple MLP predictors. Extensive experiments on six real-world traffic networks, including large-scale datasets, demonstrate that RAST achieves superior performance while maintaining computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 交通予測は現代のインテリジェント交通システムの基盤であり、時空間予測における重要な課題である。 高度な時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)と事前訓練されたモデルは、トラフィック予測において大きな進歩を遂げているが、大きな課題は2つ残っている。 (i)複合時空間依存のモデル化における文脈容量の制限 (II) 不均一パターンによる微細な時空間点の予測可能性の低下。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) に触発されて、検索強化機構と時空間モデリングを統合してこれらの課題に対処する汎用フレームワーク RAST を提案する。 私たちのフレームワークは3つの重要な設計で構成されています。 1)疎結合型エンコーダ及びクエリジェネレータは、疎結合型空間的特徴及び時間的特徴を捕捉し、残留核融合による融合クエリを構築する。 2 ベクトル化された細粒度パターンの保存及び回収を行う時空間検索店及び検索店 3) プリトレーニングSTGNNや単純なMLP予測器を柔軟に適合させるユニバーサルバックボーン予測器。 大規模データセットを含む6つの現実世界の交通ネットワークに関する大規模な実験は、RATが計算効率を維持しながら優れた性能を発揮することを示した。

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