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AdaST：时空预测的自适应耦合框架
论文指出真实时空数据存在时间主导、空间主导与强耦合等不同耦合模式，而现有方法默认强时空耦合，导致伪依赖与性能下降。作者提出 AdaST，通过「分解-重组」范式，用异质性感知专家将输入分解为不同耦合模式分量，再由角色对齐模块与相关性自适应重组器完成预测。实验显示其显著优于现有最优基线。
arXiv cs.AI33 天前
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论文指出真实时空数据存在时间主导、空间主导与强耦合等不同耦合模式，而现有方法默认强时空耦合，导致伪依赖与性能下降。作者提出 AdaST，通过「分解-重组」范式，用异质性感知专家将输入分解为不同耦合模式分量，再由角色对齐模块与相关性自适应重组器完成预测。实验显示其显著优于现有最优基线。