论文名称：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

机构：悉尼科技大学

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.00121

摘要：文章指出，现有的工作在固定的图结构上提取空间特征，认为实体间的关系是预先定义好的，这些方法不能有效地去捕捉时间趋势，RNN和CNN的方法不能处理长时间序列。相关工作部分，文章介绍了用于时空图建模的交通预测方法，如何来同时捕获空间和时间上的依赖是一个重要问题。

编辑人：伊新铜

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