ICML 2024 时空数据(Spatial-Temporal)论文总结
2024ICML(International Conference on Machine Learning,国际机器学习会议)在2024年7月21日-27日在奥地利维也纳举行
(好像ICLR24现在正在维也纳开)。
本文总结了ICML 24有关时空数据(Spatial-temporal) 的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。
时空数据Topic:时空点过程,时空预测等
4篇,最后一篇涉及提示微调和大模型相关
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时空数据
1. Graph-based Time Series Clustering for End-to-End Hierarchical Forecasting
作者:Andrea Cini · Danilo Mandic · Cesare Alippi
机构:提契诺大学,帝国理工学院,米兰理工大学
关键词:时空预测,图结构
链接:https://arxiv.org/abs/2305.19183

2. Graph-based Forecasting with Missing Data through Spatiotemporal Downsampling
作者:Ivan Marisca · Cesare Alippi · Filippo Maria Bianchi
关键词:缺失值下的时空预测,下采样
机构:提契诺大学,米兰理工大学,挪威特罗姆瑟大学,挪威研究中心
链接:https://arxiv.org/abs/2402.10634

3. Beyond Point Prediction: Score Matching-based Pseudolikelihood Estimation of Neural Marked Spatio-Temporal Point Process
作者:Zichong Li · Qunzhi Xu · Zhenghao Xu · Yajun Mei · Tuo Zhao · Hongyuan Zha
机构:佐治尼亚理工学院(Gatech)
关键词:时空点过程(STPP),基于分数,不确定性量化
链接:https://arxiv.org/abs/2310.16310 (标题略有差异,作者一致)
4. A Simple and Universal Prompt-Tuning Framework for Spatio-Temporal Prediction
作者:Zhonghang Li · Lianghao Xia · Yong Xu · Chao Huang
机构:华南理工大学,香港大学
关键词:提示微调,时空预测
链接:https://icml.cc/virtual/2024/poster/32765
相关链接
ICML24全部论文:ICML 2024 Papers
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