GenST 用 LLM 语义桥生成未观测节点时空预测
原文标题：Just for FUNS: LLM-Guided Spatio-Temporal Graph Node Generation for Forecasting Unobserved Node States
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论文针对传感器网络空间覆盖不足导致的未观测节点状态预测（FUNS）难题，提出 GenST 框架，引入大语言模型作为语义桥梁，从节点描述中提取功能区与路网结构等语义特征。框架采用时空 VAE 加生成式 Transformer 的两阶段架构，在六个交通与两个非交通数据集上零样本预测显著优于基线。
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