自适应超图 - 自适应超图技术,学习,经验文章

山科智能信息处理实验室

21 天前

（KDD-2025）STH-SepNet：轻量化大模型与自适应超图融合方法主要内容：这篇论文提出了时空预测框架 STH-SepNet ，通过将时间建模与空间建模解耦，分别使用轻量化大语言模型捕捉时间趋势，并利用自适应超图建模动态空间依赖和高阶节点关系。实验表明，该方法在多个真实交通与城市出行数据集上取得了较优预测效果，同时保持较高计算效率。总体来看，论文证明了在时空预测任务中，合理的结构分工比单纯扩大模型规模更具实际价值。