图深度学习在时间序列处理中的应用：预测、重构与分析

主要观点总结

本文介绍了深度学习在时间序列处理中的成功应用，特别是基于图的方法在这一领域的应用。文章讲述了相关时间序列处理的定义、图深度学习在时间序列预测中的应用，以及时空图神经网络（STGNNs）的相关内容。此外，文章还讨论了潜在图学习、可扩展性、处理缺失数据等技术挑战，以及模型质量评估等方面。

关键观点总结

关键观点1: 深度学习在时间序列处理中的应用及其基于图的方法的提升

文章讲述了深度学习在时间序列处理中的成功应用，并指出基于图的方法将这一应用提升到了一个新层次。这种方法能够更有效地建模时间序列之间的成对关系。

关键观点2: 图深度学习方法在时空图神经网络（STGNNs）中的应用

文章详细解释了STGNN模型的核心组件，包括构建STGNN的方案和策略，时间优先空间与时间和空间并行范式等。此外，还介绍了全局与局部模型在基于图的时间序列处理中的实际意义。

关键观点3: 面临的挑战与工具

文章讨论了基于图的深度学习在时间序列处理中面临的挑战，如潜在图学习、可扩展性、处理缺失数据等，并介绍了相应的工具和策略来解决这些问题。

文章预览

深度学习在时间序列处理中的成功应用，通常涉及在一组（相关的）时间序列上训练单一神经网络。时间序列之间的成对关系可以通过考虑一个（可能是动态的）图来建模，覆盖整个时间序列集合。在这种背景下，基于图的方法将标准的深度学习方法在时间序列处理上的应用提升了一个层次。近年来，图机器学习的理论和实践进展使得采用这种方法变得特别有吸引力且具有时效性。 https://gmlg.ch/tutorials/graph-based-processing/log-2024 本教程的双重目标是： 提供该领域的全面概述，重点介绍预测应用； 提供设计和评估图基模型用于时间序列处理的工具和指南。 本教程适合希望将图深度学习方法应用于时间序列处理应用的初期研究人员和实践者。同时，本教程也为经验丰富的学者提供了对现有技术的连贯框架以及新的视角。 第一部分：时间序列处理中的图 ………………………………