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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