論文の概要: STReasoner: Empowering LLMs for Spatio-Temporal Reasoning in Time Series via Spatial-Aware Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03248v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 18:46:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:13.064554
• Title: STReasoner: Empowering LLMs for Spatio-Temporal Reasoning in Time Series via Spatial-Aware Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: STReasoner:空間認識強化学習による時系列時空間推論のためのLLMの活用
• Authors: Juntong Ni, Shiyu Wang, Ming Jin, Qi He, Wei Jin,
• Abstract要約: 時系列における時空間推論には、時間力学、空間依存、テキストコンテキストの明示的な合成が含まれる。 この能力は、交通ネットワークや電力網、病気の伝播といったシステムにおける高い意思決定に不可欠である。 このギャップに対処するために、エチオロジー推論、エンティティ識別、相関推論、コンテキスト内予測を含む4つのコアタスクからなるベンチマークであるST-Benchを導入する。 次に,STReasonerを提案し,LLMが時系列,グラフ構造,テキストを明示的な推論のために統合できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.11676643415448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatio-temporal reasoning in time series involves the explicit synthesis of temporal dynamics, spatial dependencies, and textual context. This capability is vital for high-stakes decision-making in systems such as traffic networks, power grids, and disease propagation. However, the field remains underdeveloped because most existing works prioritize predictive accuracy over reasoning. To address the gap, we introduce ST-Bench, a benchmark consisting of four core tasks, including etiological reasoning, entity identification, correlation reasoning, and in-context forecasting, developed via a network SDE-based multi-agent data synthesis pipeline. We then propose STReasoner, which empowers LLM to integrate time series, graph structure, and text for explicit reasoning. To promote spatially grounded logic, we introduce S-GRPO, a reinforcement learning algorithm that rewards performance gains specifically attributable to spatial information. Experiments show that STReasoner achieves average accuracy gains between 17% and 135% at only 0.004X the cost of proprietary models and generalizes robustly to real-world data.
• Abstract（参考訳）: 時系列における時空間推論には、時間力学、空間依存、テキストコンテキストの明示的な合成が含まれる。 この能力は、交通ネットワークや電力網、病気の伝播といったシステムにおける高い意思決定に不可欠である。 しかし、既存の研究の多くは推論よりも予測精度を優先しているため、この分野は未発達のままである。 このギャップに対処するために,ネットワークSDEベースのマルチエージェントデータ合成パイプラインを用いて,階層的推論,エンティティ識別,相関推論,コンテキスト内予測を含む4つのコアタスクからなるベンチマークST-Benchを導入する。 次に,STReasonerを提案し,LLMが時系列,グラフ構造,テキストを明示的な推論のために統合できるようにする。 S-GRPOは,空間情報に特化して得られる性能向上を報奨する強化学習アルゴリズムである。 実験の結果、STReasonerは0.004倍のコストで平均精度が17%から135%向上し、実世界のデータにしっかりと最適化されていることがわかった。

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