时空图神经网络：预测人类停留时间的新方法

时空图神经网络可以用于预测人类停留时间。时空图神经网络是一种结合了时空信息的图神经网络，在考虑空间关系的同时，还能考虑时间上的关系。

预测人类停留时间可以分为两个步骤：时空图的构建和停留时间的预测。

时空图的构建：
- 首先，需要收集人类的轨迹数据，包括人在不同时间点经过的位置信息。
- 然后，根据这些位置信息构建时空图。时空图是一个包含节点和边的图，其中节点代表位置，边代表两个位置之间的时空关系。可以根据距离、时间间隔等因素来定义边的权重。
停留时间的预测：
- 利用时空图神经网络对构建的时空图进行训练。
- 神经网络可以学习到节点和边的特征，并对节点上的停留时间进行预测。
- 输入神经网络的特征可以包括节点的位置、时间信息，以及节点周围的邻居节点信息等。
- 通过训练神经网络，可以得到一个停留时间预测模型，用于预测未知节点的停留时间。

需要注意的是，时空图神经网络的性能受到数据质量和模型设计的影响。因此，合理选择数据集和特征，并进行合适的模型优化和训练，能够提高停留时间预测的准确性。