时空数据挖掘五大革新方向详解篇！

在数字化浪潮席卷全球的今天，时空数据正以前所未有的规模爆发，涵盖交通出行、城市规划、环境监测等核心领域。然而，传统挖掘方法在处理动态演化的时空特征时，面临维度灾难、数据稀疏与模型泛化性差等难题。随着人工智能技术迭代，时空数据挖掘亟需突破传统范式，从基础模型构建到前沿技术融合，形成系统性解决方案。

当前，时空数据挖掘研究已呈现五大革新方向：时空基础模型通过大语言模型与时空编码器结合，赋予模型跨场景理解能力；轨迹基础模型借助分层注意力与图卷积网络，深度解析人类移动规律；时空预测方法创新对比学习与掩蔽策略，攻克无观测区域的预测瓶颈；Mamba技术应用以线性复杂度的状态空间模型，重塑长序列数据处理效率；持续学习框架则通过重放机制与数据增强，解决流数据场景下的知识遗忘问题。

这些前沿方向的突破，不仅推动时空数据挖掘从“局部分析”迈向“智能决策”，更在智慧城市、灾害预警等领域展现巨大潜力。下文将结合最新顶刊论文，深度拆解五大方向的核心技术与创新路径，带你把握这一领域的未来脉搏。

为此，我精心整理了时空数据论文大合集！都是各大顶刊的最新论文，助你深入探索前沿。

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更多论文姿.料【时序之心】

【论文1：时空基础模型类】UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models

The superior predictive performance of the proposed UrbanGPT compared to the large language model (LLaMA-70B) and the spatiotemporal graph neural network (STGCN) in a zero-shot traffic flow prediction scenario.

1.研究方法

The overall architecture of the proposed spatio-temporal language model UrbanGPT.

论文提出 UrbanGPT，其核心是将时空依赖编码器与指令微调范式相结合。通过多层时间卷积网络捕获时空数据中的时间动态，并利用轻量级对齐模块实现文本与时空信息的融合，使大语言模型能理解时空依赖关系。同时，引入回归层将模型生成的预测标记映射为连续值，解决大语言模型在数值回归任务上的不足。

2.论文创新点

Our model’s performance in zero-shot prediction is evaluated on three diverse datasets: NYC-taxi, NYC-bike, and NYC-crime, providing a comprehensive assessment of its predictive capabilities in unseen situations.

1. 首个时空大语言模型：首次将大语言模型应用于时空预测领域，实现对城市现象的跨数据集预测，尤其在数据稀缺的零样本场景中表现出色。

2. 时空指令微调范式：通过时空依赖编码器与指令微调的结合，对齐时空上下文与大语言模型的知识空间，增强模型对时空依赖关系的理解。

3. 多维度融合的模型架构：融合时空数据与文本信息，利用轻量级对齐模块和回归层，提升模型在时空模式捕获和数值预测上的能力。

4. 强大的泛化与迁移能力：在零样本场景中展现出优异的泛化性能，可跨区域、跨城市进行时空模式预测，有效解决数据稀缺问题。

论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3637528.3671578

【论文2：轨迹基础模型类】TrajCogn: Leveraging LLMs for Cognizing Movement Patterns and Travel Purposes from Trajectories

A trajectory of commuting to work.

1.研究方法

Overall framework of PLM4Traj.

论文构建 轨迹基础模型，采用分层注意力机制与时空特征融合框架，先通过长短期记忆网络（LSTM）对轨迹数据的时间序列特征进行深度提取，捕捉时序依赖；再利用图卷积网络（GCN）对轨迹节点间空间关系建模，挖掘空间关联性；最后通过多模态融合模块，将时空特征与语义信息整合，实现对轨迹数据的高效挖掘与分析 。

2.论文创新点

1. 新型分层注意力架构：提出分层注意力机制，实现对轨迹数据中时间和空间维度的差异化关注，精准聚焦关键信息。

2. 跨模态融合新方式：创新地融合时空特征与语义信息，突破传统单一模态分析局限，丰富轨迹数据挖掘维度。

3. 通用化轨迹模型：构建适用于多种轨迹场景的基础模型，增强模型在不同轨迹数据上的泛化能力和适应性。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.12459

【论文3：时空预测方法类】Spatial-temporal Forecasting for Regions without Observations

Problem setting comparison

1.研究方法

Model architecture of STSM.

论文提出了一种名为STSM的模型，该模型采用基于对比学习的方法，从有数据记录的相邻区域中学习时空模式。其核心是通过选择性掩蔽策略，从与感兴趣区域相似的位置学习，并利用伪观测生成策略和基于时间相似性的邻接矩阵，来帮助识别更有信息的邻居，增强模型学习效果，从而实现对无历史观测区域的时空预测。

2.论文创新点

1. 提出新任务：首次研究了对无任何历史观测区域的时空预测问题，可解决区域发展不平衡、传感器逐步部署或缺乏开放数据等场景下的预测需求。

2. 设计选择性掩蔽模块：该模块融合区域特征、道路网络特征和空间距离来计算相似性分数，引导模型掩蔽与未观测区域更相似的子区域，使模型能更好地将预测能力从掩蔽子区域扩展到未观测区域。

3. 引入对比学习模块：构建图的完整数据视图和不完整数据视图，通过对比学习使模型对两种视图产生相似预测，增强模型在不完整数据下的预测效果。

4. 提出伪观测生成策略：利用观测位置的历史数据为未观测和掩蔽位置生成伪观测，并基于此计算时间相似性邻接矩阵，加强图卷积网络的学习能力，实现观测位置到未观测位置的信息传递。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.10518

【论文4：Mamba技术应用类】STG-Mamba: Spatial-Temporal Graph Learning via Selective State Space Model

Model component analysis of STG-Mamba.

1.研究方法

The comprehensive illustration of STG-Mamba’s Model Architecture

论文将Mamba技术深度融入时空数据挖掘，利用其独特的状态空间模型和线性复杂度特性，对海量时空序列数据进行高效处理；通过构建基于Mamba的时空数据挖掘框架，结合时空注意力机制，精准捕捉数据中的时间依赖关系与空间关联特征；并采用强化学习优化策略，动态调整模型参数，实现对时空数据的智能分析与预测。

2.论文创新点

Algorithm 1 Pseudo Code of the Proposed Graph Selective State Space Algorithm

1. 技术融合创新：率先将Mamba技术应用于时空数据挖掘领域，突破传统方法在处理长序列数据时的性能瓶颈。

2. 模型架构创新：设计了适配时空数据特性的Mamba模型架构，增强对时空数据多维度特征的提取与表达能力。

3. 优化策略创新：提出基于强化学习的Mamba模型参数优化策略，显著提升时空数据挖掘的效率与准确性。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.12418

【论文5：持续学习类】A Unified Replay-based Continuous Learning Framework for Spatio-Temporal Prediction on Streaming Data

Illustration of Replay-based Streaming Spatio-Temporal Data Prediction

1.研究方法

URCL Framework Overview

论文提出了一种统一的基于重放的持续学习框架（URCL），用于流时空数据的预测。该框架通过重放缓冲区存储历史样本，并利用时空混合（STMixup）机制将当前训练数据与历史样本融合，有效缓解灾难性遗忘；同时集成时空自编码器和时空简单孪生（STSimSiam）网络，通过互信息最大化保留整体特征，并结合五种时空数据增强方法（如节点丢弃、边删除、子图采样等）提升模型对时空模式的学习能力，最终实现对流数据的持续预测。

2.论文创新点

Illustation of STEncoder

Illustation of STDecoder

1. 提出新型持续学习框架：首次将重放机制与时空混合策略结合，构建URCL框架，解决流时空数据预测中的灾难性遗忘问题，实现历史知识的有效保留。

2. 设计时空混合与重放策略：通过STMixup机制融合当前数据与重放缓冲区样本，并采用基于排名的最大干扰检索（RMIR）采样策略选取代表性历史样本，增强模型对时空模式的泛化能力。

3. 构建整体特征保留机制：引入STSimSiam网络，利用互信息最大化和GraphCL损失函数，确保 latent 空间中特征的整体一致性，避免持续学习中的特征丢失。

4. 创新时空数据增强方法：提出五种针对时空数据特性的增强方法（如时间移位、子图采样等），结合自监督学习提升模型对时空依赖关系的捕捉能力。

5. 实现通用模型架构：设计可适配多种时空预测模型的自编码器架构，通过共享编码器参数实现不同任务下的高效持续学习。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.04916