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圖卷積網絡（GCN）因為具備出色的捕捉站點或區域之間非歐式空間依賴性的能力，已廣泛應用于交通需求預測。然而在大多數現有研究中，圖卷積是在基于先驗知識生成的鄰接矩陣上實現的，這樣的鄰接矩陣既不能準確反映站點的實際空間關系，也不能自適應地捕捉需求的多層級空間依賴性。為解決上述問題，這篇論文提出了一種新穎的圖卷積網絡進行交通需求預測。首先，文章中提出了一種新的圖卷積架構，該圖卷積架構在不同的層具有不同的鄰接矩陣，并且所有的鄰接矩陣在訓練過程中都是可以自學習的。其次，文中提出了一種分層耦合機制，該機制將上層鄰接矩陣與下層鄰接矩陣關聯起來。它還減少了模型中參數的規模。最后，構建了一個端到端的網絡，通過將隱藏的空間狀態與門控循環單元集成在一起，給出最終的預測結果，該單元可以同時捕獲多級空間相關性和時間動態。論文提出的模型在兩個真實世界的數據集NYC Citi Bike和NYC Taxi上進行了實驗，結果證明了該模型的優越性能。

//www.zhuanzhi.ai/paper/3996bc72f87617093a55530269f6fdd8

文本匹配是一項研究兩段文本之間的相關關系的任務，在如搜索引擎、文檔挖掘、智能對話等場景有著廣泛應用和重要意義。

在文本匹配任務中，目標文本和候選文本之間的聯系以及文本內部的上下文關聯都是實現準確匹配的關鍵。然而，大多數已有的深度神經網絡模型只關注了前者，忽略了每個文本內部的上下文語義信息，從而面臨著長文本、復雜文本難匹配等問題。

解決方案 為了解決上述問題，中科院自動化所智能感知與計算研究中心團隊提出一種基于文本圖神經網絡架構的匹配方法，用圖（graph）結構表示文本，能夠同時建模兩個文本之間的交互以及每個文本內部的上下文關聯，可以有效緩解現有方法中長文本難匹配的問題，如圖1所示。

對于構建的文本圖，該方法采用“聚合（aggregation）”、“更新（update）”以及“讀出（readout）”三個步驟進行建模學習，如圖2所示。其中，“聚合”步驟將上下文信息進行匯總，“更新”步驟將匯總的信息進行篩選和合并，最后“讀出”步驟將整圖信息輸出為相似度得分。

基于圖神經網絡的文本匹配框架示例

該方法在常見的文本匹配數據集上進行了實驗，取得了與當前主流預訓練模型（BERT）相當的結果，并且在長文本數據集上對基線的提升更顯著，驗證了模型的有效性。

交通預測是智能交通系統成功的一個重要因素。深度學習模型包括卷積神經網絡和遞歸神經網絡已被應用于來建模交通預測問題的空間和時間依賴性。近年來，為了對交通系統中的圖結構和上下文信息進行建模，引入了圖神經網絡(GNNs)作為新的工具，在一系列交通預測問題中取得了最先進的性能。在本綜述論文中，我們回顧了近年來快速增長的使用不同GNN的研究，如圖卷積和圖注意力網絡，用于各種交通預測問題，如道路交通流量和速度預測，城市軌道交通系統客流預測，網約車平臺的需求預測等。我們也為每個問題提供了一個開放的數據和資源的集合，以及未來的研究方向。據我們所知，本文是第一次對圖神經網絡在交通預測問題中的應用進行全面的研究。我們還創建了一個Github公共資源庫來更新最新的論文、開放數據和資源。

//www.zhuanzhi.ai/paper/3a297985e3b4ac9f1c395dc78cc5cf03

由于不同道路間交通流時空分布格局具有復雜的空間相關性和動態趨勢，交通流時空數據預測是一項具有挑戰性的任務。現有框架通常利用給定的空間鄰接圖和復雜的機制為空間和時間相關性建模。然而，具有不完全鄰接連接的給定空間圖結構的有限表示可能會限制模型的有效時空依賴學習。此外，現有的方法在解決復雜的時空數據時也束手無策:它們通常利用獨立的模塊來實現時空關聯，或者只使用獨立的組件捕獲局部或全局的異構依賴關系。為了克服這些局限性，本文提出了一種新的時空融合圖神經網絡(STFGNN)用于交通流預測。首先，提出一種數據驅動的“時序圖”生成方法，以彌補空間圖可能無法反映的幾種現有相關性。SFTGNN通過一種新的時空圖融合操作，對不同的時間段進行并行處理，可以有效地學習隱藏的時空依賴關系。同時，該融合圖模塊與一種新的門控卷積模塊集成到一個統一的層中，SFTGNN可以通過層堆疊學習更多的時空依賴關系來處理長序列。在幾個公共交通數據集上的實驗結果表明，我們的方法達到了最先進的性能比其他基準一致。

//arxiv.org/pdf/2012.09641.pdf

題目： Heterogeneous Graph Attention Network

摘要： 圖神經網絡作為一種基于深度學習的功能強大的圖表示技術，表現出了優越的性能，引起了廣泛的研究興趣。然而，對于包含不同節點和鏈接類型的異構圖，圖神經網絡還沒有充分考慮到這一點。異構性和豐富的語義信息給異構圖的圖神經網絡設計帶來了很大的挑戰。最近，深度學習領域最令人興奮的進展之一是注意力機制，其巨大的潛力在各個領域都得到了很好的展示。本文首先提出了一種基于分層關注的異構圖神經網絡，包括節點級關注和語義級關注。具體來說，節點級注意的目的是學習節點與其基于元路徑的鄰居之間的重要性，而語義級注意能夠學習不同元路徑之間的重要性。通過對節點級和語義級注意的學習，可以充分考慮節點和元路徑的重要性。然后將基于元路徑的鄰域的特征分層聚合，生成節點嵌入。在三個真實世界的異構圖上的廣泛實驗結果不僅顯示了我們所提出的模型的優越性能，而且也顯示了它對圖分析的潛在良好的可解釋性。

題目： Stochastic Graph Neural Networks

簡介：

圖神經網絡（GNN）對圖數據中的非線性表示進行建模，并在分布式智能體協調，控制和規劃等方面進行了應用。當前的GNN架構假設理想情況，并且忽略由于環境，人為因素或外部攻擊而發生的波動。在這些情況下，如果未考慮拓撲隨機性，則GNN無法解決其分布式任務。為了克服這個問題，我們提出了隨機圖神經網絡（SGNN）模型：一種GNN，其中分布式圖卷積模塊解決了隨機網絡的變化。由于隨機性引入了新的學習范式，因此我們對SGNN輸出方差進行統計分析，以識別學習濾波器為實現向擾動場景的魯棒轉移而應滿足的條件，最終揭示隨機鏈路損耗的顯式影響。我們進一步為SGNN開發了基于隨機梯度下降（SGD）的學習過程，并推導了學習速率收斂的條件，在該條件下該學習過程收斂于平穩點。數值結果證實了我們的理論研究，并將SGNN魯棒與傳統GNN的優勢進行了比較，后者在學習過程中忽略了圖形擾動。

【簡介】在智能交通系統中交通預測扮演著重要的角色。精準的交通預測有助于優化通行路線，指導車輛調度，緩解交通擁堵。由于道路網絡中不同區域之間復雜且動態的時空依賴關系，這一問題具有很大挑戰性。最近幾年，有大量的研究工作推進了這一領域的發展，提高了交通系統預測交通的能力。這篇論文對于近些年的交通預測發展提供了一個全面的綜述。具體來說，我們對目前的交通預測方法進行了總結，并且對它們進行了分類。然后，我們列舉了應用交通預測的常見領域，以及這些應用任務的最新進展。同時，我們也收集和整理了幾個相關的公共數據集，并分別在兩個數據集上通過對相關的交通預測方法的表現進行了評估。最后，我們對這一領域未來的發展方向進行了探討。

論文題目： GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction

論文摘要：

由于交通系統的復雜性和影響因素的多變性，長期交通預測具有很大的挑戰性。本文以時空因素為研究對象，提出了一種基于圖的多注意網絡(GMAN)來預測道路網絡圖中不同位置的時間步長下的交通狀況。GMAN采用了編碼器和解碼器的結構，編碼器和解碼器都由多個時空注意塊組成以模擬時空因素對交通條件的影響。編碼器對輸入流量進行編碼，解碼器對輸出流量進行預測。在編碼器和解碼器之間，作為解碼器的輸入，應用轉換保持層轉換已編碼的流量特征以生成未來時間步的序列表示。轉換注意機制對歷史時間步長和未來時間步長之間的直接關系進行建模，有助于緩解預測時間步長的誤差傳播問題。兩個真實的交通預測任務的實驗結果。，交通流量預測和交通速度預測)。特別地，在提前一小時的預測中，GMAN在MAE測量中比最先進的方法提高了4%。

論文作者：

范曉亮，高級工程師，碩導，數字福建城市交通大數據研究所副所長，數字福建健康醫療大數據研究所副所長。研究方向：城市感知與智能計算、醫學數據隱私保護與人工智能應用。

戚建中目前就職于墨爾本大學計算與信息系統學院，從事數據科學研究。他們最近的出版物是“用智能模擬器研究交通問題”。