时空图神经网络在物联网中的应用综述

作     者：张建伟 陈旭 王叔洋 景永俊 宋吉飞 

作者机构：北方民族大学计算机科学与工程学院 北方民族大学电气信息工程学院 国家新型互联网交换中心(中卫) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 12[管理学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 0835[工学-软件工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：宁夏回族自治区重点研发项目(2023BDE02017) 北方民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(2022PT_S04) 

主　　题：物联网 深度学习 时空图神经网络 图结构数据 

摘      要：随着物联网在各个领域物理设备的发展，产生的大量数据给当前数据处理方法带来了挑战。深度学习模型具备处理大规模和高维度数据的能力，已逐渐应用于物联网不同领域。时空图神经网络作为一种处理图结构数据的深度学习模型，能够对物联网中的拓扑结构和时间信息进行建模，并在物联网预测任务中展现出优秀性能。首先，介绍了物联网中的时间相关性和空间相关性，以及不同时空网络架构的构建方法，并基于空间相关性的不同，将时空图神经网络分为时空图卷积网络和时空图注意力网络。然后，进一步分析了时空图卷积网络和时空图注意力网络在物联网中的应用，主要包括交通、环境和能源领域。最后，探讨了时空图神经网络在物联网应用中面临的挑战和未来的研究方向。