論文の概要: Sheaf Diffusion with Adaptive Local Structure for Spatio-Temporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11275v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 10:32:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.474099
• Title: Sheaf Diffusion with Adaptive Local Structure for Spatio-Temporal Forecasting
• Title（参考訳）: 時空間予測のための適応的局所構造をもつせん断拡散
• Abstract要約: 本稿では,局所構造空間上の情報の流れを学習するために,せん断グラフニューラルネットワーク(ST-Sheaf GNN)を提案する。 局所構造をモデル化することにより、このフレームワークは深いGNNアーキテクチャにおける過密現象を効果的に緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.67724003380452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spatio-temporal systems often exhibit highly heterogeneous and non-intuitive responses to localized disruptions, limiting the effectiveness of conventional message passing approaches in modeling higher-order interactions under local heterogeneity. This paper reformulates spatio-temporal forecasting as the problem of learning information flow over locally structured spaces, rather than propagating globally aligned node representations. We introduce a spatio-temporal sheaf diffusion graph neural network (ST-Sheaf GNN) that embeds graph topology into sheaf-theoretic vector spaces connected by learned linear restriction maps. Unlike prior work that relies on static or globally shared transformations, our model learns dynamic restriction maps that evolve over time and adapt to local spatio-temporal patterns to enable substantially more expressive interactions. By explicitly modeling latent local structure, the proposed framework efficiently mitigates the oversmoothing phenomenon in deep GNN architectures. We evaluate our framework on a diverse set of real-world spatio-temporal forecasting benchmarks spanning multiple domains. Experimental results demonstrate state-of-the-art performance, highlighting the effectiveness of sheaf-theoretic topological representations as a powerful foundation for spatio-temporal graph learning. The code is available at: https://anonymous.4open.science/r/ST-SheafGNN-6523/.
• Abstract（参考訳）: 時空間系は、局所的な破壊に対して非常に不均一で非直感的な応答を示し、局所的な不均一性の下での高次相互作用のモデル化における従来のメッセージパッシング手法の有効性を制限する。 本稿では,グローバルに整合したノード表現を伝播するのではなく,局所構造空間上の情報の流れを学習する問題として時空間予測を再構成する。 本稿では,学習された線形制限写像で連結されたせん断理論ベクトル空間にグラフトポロジを埋め込んだ時空間拡散グラフニューラルネットワーク(ST-Sheaf GNN)を提案する。 静的あるいはグローバルに共有される変換に依存する以前の作業とは異なり、我々のモデルは時間とともに進化し、より表現力のある相互作用を可能にするために、局所的な時空間パターンに適応する動的な制限マップを学習する。 遅延局所構造を明示的にモデル化することにより,提案手法は深部GNNアーキテクチャにおける過密現象を効果的に緩和する。 我々は,複数のドメインにまたがる実世界の時空間予測ベンチマークについて,フレームワークの評価を行った。 実験により,時空間グラフ学習の強力な基盤として,せん断理論トポロジカル表現の有効性が示された。 コードは、https://anonymous.4open.science/r/ST-SheafGNN-6523/で入手できる。

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