一种基于快照提示的多任务时空预测方法

本发明公开了一种基于快照提示的多任务时空预测方法，它结合了动态图预训练和与未来快照的多任务预测，由三个阶段组成：在预训练阶段，使用动态子图序列重新定义了预训练任务，并提出了基于自监督训练的多粒度演化图卷积，从动态图中提取局部和全局特征。在提示阶段，引入了一种新颖的子图提示方法，其中包括前提图中节点和边缘的可训练提示，能够更好地捕获未来快照的演化信息。在微调阶段，利用元学习来更新子图提示参数，使得提示能够有效地适应多样的下游任务。对真实世界数据集进行的大量实验证明了本方法取得了最先进的性能。