导读
时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通预测作为一种典型的时空预测问题，具有较高的挑战性。以往的研究中主要利用通行时间这类交通状态特征作为模型输入，很难预测整体的交通状况，高德提出的混合时空图卷积网络，利用导航数据大大提升了时空预测的效果（本文作者高德机器学习团队，论文已被收录到KDD2020）。
论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2006.12715
Amap,Alibaba Group@KDD 2020
2020-08-25
2383
版权
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简介：
Hybrid Spatio-Temporal Graph Convolutional Network: Improving Traffic Prediction with Navigation Data
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