論文の概要: Spatiotemporal Imputation with Graph-Informed Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06682v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 19:55:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.42556
• Title: Spatiotemporal Imputation with Graph-Informed Flow Matching
• Title（参考訳）: グラフインフォームドフローマッチングによる時空間計算
• Authors: Zepeng Zhang, Aref Einizade, Jhony H. Giraldo, Olga Fink,
• Abstract要約: 欠落したデータは、大気質の監視や都市交通管理など、時間システムの一般的な課題である。 時相計算のためのグラフ内フローマッチングフレームワークであるGiFlowを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.850320477801247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Missing data is a common challenge in spatiotemporal systems, arising in applications such as air quality monitoring and urban traffic management. Traditional machine learning approaches, like recurrent and graph neural networks, rely on iterative propagation, which tends to accumulate errors over time and space. Recent diffusion-based methods mitigate error propagation but require iterative sampling and often depend on problem-agnostic Gaussian priors, limiting both efficiency and effectiveness. To address these limitations, we propose GiFlow, a Graph-Informed Flow Matching framework for spatiotemporal imputation. GiFlow replaces the typical Gaussian prior with a graph-informed prior constructed via spatiotemporal filtering of observable signals, which better aligns the source distribution to the target and thereby simplifies the generation trajectory. The flow field is parameterized by a hybrid vector field model that integrates spatial attention, temporal attention, and spatiotemporal propagation, enabling joint modeling of spatial and temporal dependencies. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that the proposed GiFlow outperforms the state-of-the-art approaches in spatiotemporal imputation. The code is available at https://github.com/zepengzhang/GiFlow.
• Abstract（参考訳）: 大気質モニタリングや都市交通管理といった用途で発生する時空間システムにおいて、データの欠落は一般的な課題である。 リカレントやグラフニューラルネットワークといった従来の機械学習アプローチは、時間と空間にエラーを蓄積する傾向にある反復的伝播に依存している。 近年の拡散法は誤りの伝播を緩和するが、反復的なサンプリングが必要であり、しばしば問題に依存しないガウスの先行値に依存し、効率と有効性の両方を制限している。 このような制約に対処するため,時空間計算のためのグラフインフォームドフローマッチングフレームワークであるGiFlowを提案する。 GiFlowは、典型的なガウスの先行を、観測可能な信号の時空間フィルタリングによって構築されたグラフインフォームで置き換える。 流れ場は、空間的注意、時間的注意、時空間的伝播を統合したハイブリッドベクトル場モデルによりパラメータ化され、空間的および時間的依存関係の合同モデリングを可能にする。 合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、提案されたGiFlowが時空間計算における最先端のアプローチよりも優れていることを示した。 コードはhttps://github.com/zepengzhang/GiFlow.comで公開されている。

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