論文の概要: Dynamic Sheaf Diffusion Networks with Adaptive Local Structure for Heterogeneous Spatio-Temporal Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11275v2
• Date: Fri, 17 Apr 2026 22:40:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 13:51:31.08577
• Title: Dynamic Sheaf Diffusion Networks with Adaptive Local Structure for Heterogeneous Spatio-Temporal Graph Learning
• Title（参考訳）: 不均一な時空間グラフ学習のための適応的局所構造をもつ動的せん断拡散ネットワーク
• Authors: Abeer Mostafa, Raneen Younis, Zahra Ahmadi,
• Abstract要約: 本稿では,グラフベクトル変換をせん断空間に埋め込む,せん断拡散グラフニューラルネットワーク(ST-Sheaf GNN)を提案する。 我々のモデルは時間とともに進化する動的制約マップを学習し、局所時間パターンに適応し、より表現力のある相互作用を可能にする。
• 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 processes often exhibit highly heterogeneous and non-intuitive responses to localized disruptions, limiting the effectiveness of conventional message passing approaches in modeling local heterogeneity. We reformulate spatio-temporal forecasting as the problem of learning information flow over locally structured spaces, rather than propagating globally aligned node representations. To this end, we introduce a spatio-temporal sheaf diffusion graph neural network (ST-Sheaf GNN) that embeds graph topology into sheaf-based vector spaces connected by learned linear restriction maps. Unlike prior approaches relying on static or globally shared transformations, our model learns dynamic restriction maps that evolve over time and adapt to local spatio-temporal patterns, enabling more expressive interactions. The proposed framework both theoretically guarantees and empirically demonstrates evidence that the proposed diffusion mechanism mitigates oversmoothing, preserving discriminative node representations even with increasing diffusion layer depth. Experiments on diverse real-world spatio-temporal forecasting benchmarks across multiple domains demonstrate state-of-the-art performance, highlighting the effectiveness of sheaf topological representations as a principled foundation for spatio-temporal graph learning. The code is available at: https://anonymous.4open.science/r/ST-SheafGNN-6523/.
• Abstract（参考訳）: 時空間過程は、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、局所的な不均一性をモデル化す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。 我々は,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。 この目的のために,学習線形制限写像によって連結された層状ベクトル空間にグラフトポロジを埋め込む時空間拡散グラフニューラルネットワーク(ST-Sheaf GNN)を導入する。 静的あるいはグローバルな共有変換に依存する従来のアプローチとは異なり、我々のモデルは時間とともに進化し、局所的な時空間パターンに適応し、より表現力のある相互作用を可能にする動的な制限マップを学習する。 提案フレームワークは,拡散層深度が増大しても識別ノード表現を保ち,拡散機構が過度なスムース化を緩和する証拠を理論的に保証し,実証的に実証する。 複数の領域にまたがる多様な実世界の時空間予測ベンチマークの実験は、時空間グラフ学習の原則的基礎として、時空間位相表現の有効性を明らかにする。 コードは、https://anonymous.4open.science/r/ST-SheafGNN-6523/で入手できる。

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