时空数据挖掘

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基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法综述
《软件学报》2025年第4期1811-1843,共33页邹慧琪 史彬泽 宋凌云 韩笑琳 尚学群 
国家重点研发计划(2020AAA0108504);国家自然科学基金(62302397,62102321);中央高校基本科研业务费专项资金(D5000230191,D5000230095);陕西省创新能力支撑计划(2021TD-06);先进计算与智能工程(国家级)实验室基金(2023-LYJJ-01-021)。
随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,...
关键词：复杂时空数据挖掘 图神经网络 时空大模型 
基于时空图神经网络的城市路网行程时间预测研究综述
《燕山大学学报》2025年第2期95-105,共11页董慧 潘晓 郭景峰 陈晓 王书海 
河北省自然科学基金资助项目(F2021210005,F2023407003,F2024210042);河北省研究生创新基金项目(CXZZBS2022117);河北省海洋动力过程与资源环境重点实验室开放课题(HBHY02)。
随着城市化进程的加速和交通网络的不断扩展,城市交通管理面临着日益复杂的挑战。准确的行程时间预测对于优化交通管理、提升出行体验以及推动智慧城市发展具有重要意义。受复杂的城市网络结构、交通流量的动态变化以及外界因素的影响,...
关键词：图神经网络 时空图序列 时空数据挖掘 行程时间预测 
基于群体投票的移动性数据驱动地点类别推测
《计算机科学》2025年第3期169-179,共11页熊可钦 阮思捷 杨芊雨 徐常炜 袁汉宁 
国家自然科学基金(62306033,42371480);教育部产学合作协同育人项目(231001223194844)。
地理信息是经济社会发展所需的基础数据,而兴趣点数据是其中一种常见且重要的数据类型。兴趣点数据的采集,传统上由地图厂商完成,存在成本高、空间覆盖不全、粒度不够细等问题,影响了下游应用的精准性。幸运的是,移动互联网的普及产生...
关键词：时空数据挖掘 自发地理信息 地点类别推测 移动性数据 兴趣点 
融合不确定性建模的时空交通数据插补方法
《计算机研究与发展》2025年第2期346-363,共18页刘乐 郭晟楠 靳希源 赵苗苗 陈冉 林友芳 万怀宇 
国家自然科学基金青年基金项目(62202043)。
交通数据缺失是智能交通系统无法避免的问题之一,对缺失值进行补全和不确定性量化能提高智能交通系统中交通数据挖掘相关任务的精度和可靠性.然而,目前大多数交通数据插补模型都只能针对缺失值给出点估计,无法量化不确定性,难以满足交...
关键词：交通数据插补 不确定性量化 基于方差的注意力机制 时空数据挖掘 时空图数据 
基于自然语言增强的签到轨迹与用户匹配方法
《计算机科学》2025年第2期99-106,共8页王天一 林友芳 贡乐天 陈炜 郭晟楠 万怀宇 
国家自然科学基金面上项目(62372031)。
随着定位技术和传感器的高速发展,用户移动轨迹数据日渐丰富,但大多分散在不同平台上。为了全面利用这些数据并准确反映用户的真实行为,对轨迹用户匹配的研究变得至关重要。该任务旨在从海量签到轨迹数据中精准关联用户身份。近年来,研...
关键词：轨迹用户匹配 签到序列学习 时空数据挖掘 语言模型 提示学习 
基于异质信息网络的时空预测算法
《计算机应用与软件》2025年第1期217-223,240,共8页雷涛 王强 杨辰 金诚 熊贇 
上海市科委项目(19DZ1200800)。
时空数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支,在现实世界中有着大量的应用。与时间序列预测相比,时空预测算法需要同时考虑序列数据的时序关系和空间关系,具有一定的复杂性。为了探索时空数据的本质,有效地捕获复杂的时空关系,提出一种...
关键词：时空数据挖掘 异质信息网络 时空图 信息路径 时间序列 
利用时空数据挖掘技术预测空气质量变化趋势
《中国高新科技》2025年第1期140-142,共3页冯月春 
宁夏自然科学基金项目“移动群智感知空气质量分析模型及预测系统研究”(2022AACO3346)。
文章旨在利用时空数据挖掘技术预测空气质量的变化趋势。通过数据收集、特征工程、模型选择和训练等环节,建立基于时间序列分析和空间相关性分析的预测模型。实验结果表明,该模型能够有效预测不同地区未来空气质量的变化情况,为环境管...
关键词：时空数据挖掘 空气质量 变化趋势 
一种从时空数据中挖掘事件影响传播树的新方法
《智能科学与技术学报》2024年第4期509-521,共13页房滇武 王丽珍 邹目权 邓飞 
昆明学院引进人才科研项目(No.XJ20230085);云南省彩云博士后计划—创新项目(No.YNBH24024);云南省地方本科高校基础研究联合专项(No.202101BA070001-152);昆明学院重点科研团队项目(No.XJ20230047);云南省院士专家工作站项目(No.202205AF150031)。
时空事件连锁发生的现象,在现实中很常见。为揭示这类现象背后的机制,开启了影响传播模式挖掘研究。挖掘事件影响传播树是其中一项基础工作,通常根据事件时空邻近关系,生成事件邻居集,用前缀树方法构建事件影响传播树。在时空事件较稠密...
关键词：时空数据挖掘 事件影响传播树 KD树 哈希图 
基于多尺度时空图卷积网络的交通出行需求预测
《计算机应用》2024年第7期2065-2072,共8页李欢欢 黄添强 丁雪梅 罗海峰 黄丽清 
国家自然科学基金资助项目(62072106);福建省自然科学基金资助项目(2022J01188,2020J01168,2022J01190);福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT210051)。
满足公众高质量出行需求是智能交通系统(ITS)的主要挑战之一。目前,针对公共交通出行需求预测问题,现有模型大多采用固定结构的图描述出行需求的空间相关性,忽略了出行需求在不同尺度下具有不同的空间依赖关系。针对上述问题,提出一种...
关键词：公共交通出行需求预测 图卷积网络 时空数据挖掘 注意力机制 深度学习 智能交通系统 
基于拥挤距离和时空数据挖掘的农田水资源自适应配置算法
《计算技术与自动化》2024年第2期93-97,共5页周爱民 
在农田水资源自适应配置过程中,受到环境和水源复杂不确定性的影响,配置算法的计算误差比较明显,需要进一步加强算法的适用性。为此,提出了基于拥挤距离和时空数据挖掘的农田水资源自适应配置算法。利用时空数据挖掘技术从农田的历史供...
关键词：拥挤距离 时空数据挖掘 农田 水资源 自适应配置 
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