KDD 2024 | UniST：清华推出首个通用城市时空预测模型，代码数据均已公开

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点击 名片 关注并星标 #TSer # 扫下方二维码 ，加入时序人学术星球 参与算法讨论，获取前沿资料 （ 180+ 篇专栏笔记，已有 170+ 同学加入学习） 城市时空预测对于明智的决策至关重要，例如交通管理、资源优化和应急响应。尽管预训练自然语言模型取得了显著突破，使一个模型能够处理多种任务，但时空预测的通用解决方案仍然具有挑战性。现有的预测方法通常针对特定的时空场景量身定制，需要特定任务的模型设计和大量的特定领域训练数据。 近期， 清华大学团队推出了第一个无需自然语言的纯时空通用模型 UniST，第一次展示了纯时空模型本身的通用性和可扩展性 ，研究成果已被 KDD2024 接收。 研究团队利用超过 20 个时空数据集，包括超过 1.3 亿个时空样本点，统一了多个城市、多领域、不同空间划分和时间分辨率等丰富的城市时空数据，构建 ………………………………