时空图神经网络对人员行为进行预测

时空图神经网络（ST-GNN）是一种用于时空数据建模和预测的深度学习模型。它结合了图神经网络和时空数据的特点，可以对人员行为进行预测。

首先，ST-GNN将时空数据建模为图结构。每个人员可以被视为图中的一个节点，而他们之间的关系可以表示为图中的边。这样，整个时空数据可以表示为一个图。

接下来，ST-GNN利用图神经网络的特点来学习时空数据的表示。它通过在图上进行消息传递和节点更新来捕捉人员之间的关系和时空上的动态变化。具体来说，ST-GNN可以通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示，从而获取更全面的时空信息。

最后，ST-GNN可以利用学习到的图结构和节点表示来进行人员行为预测。它可以通过将预测任务建模为图上的节点分类或边预测问题，利用图神经网络的能力来学习行为模式并进行预测。

总之，时空图神经网络是一种有效的模型，可以对人员行为进行预测。它将时空数据建模为图结构，并利用图神经网络来学习时空信息和行为模式。这种模型可以应用于许多领域，如人流预测、交通流预测等。