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PEMS04
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新的F2STNet框架通过公平性增强了联邦图预测
研究人员推出了一种新颖的联邦学习框架F$^2$STNet，用于图结构时空预测。该模型集成了谱图-傅里叶特征、线性复杂度的状态空间时间编码器和图卷积层。为了解决去中心化环境中的数据异质性问题，F$^2$STNet采用了公平感知联邦聚合（FFA）机制，该机制改进了标准的FedAvg方法。在PeMS04、HZMetro和KnowAir等数据集上的实验表明，在联邦设置下预测精度和公平性得到了提高。
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新的GC-MoE框架通过专门的GNN专家增强交通预测能力
研究人员开发了一个名为GC-MoE的新框架用于交通预测，该框架利用了图神经网络专家混合模型。这种方法允许为每个节点个性化组合冻结的预测专家，以适应局部图拓扑和近期交通数据。该系统仅训练一个小型路由模块，同时利用预训练的专家，在标准基准测试中显示出改进的平均绝对误差。