KDD2022时空数据挖掘论文精选：事件预测与因果推理

"这篇资源是一份关于时空数据挖掘领域的论文汇总，主要来源于2022年的KDD会议。KDD是数据挖掘领域的顶级会议，该年会议接收率为18.3%。文中列举并概述了20篇在KDD2022上发表的时空数据挖掘相关论文，涉及事件预测、因果推理模型、隐藏混杂因素的学习等多个主题。" 这篇文档的核心内容围绕时空数据挖掘领域的最新研究展开，重点关注KDD2022会议上发表的相关论文。KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) 是全球数据挖掘和知识发现领域的重要年度会议，吸引了众多学者和研究人员的参与。2022年的KDD会议接收了449篇论文，其中包含了一些与时空数据挖掘相关的研究。 论文之一《Robust Event Forecasting with Spatiotemporal Confounder Learning》由Songgaojun Deng, Huzefa Rangwala和Yue Ning撰写，来自斯蒂文斯理工学院和乔治梅森大学。该研究提出了一个新的因果推理模型，以解决在复杂社会环境中预测事件的难题。由于存在许多未观测到的变量（即混杂因素）影响事件的发生，该模型旨在学习这些因素的表示，以提高预测的准确性和鲁棒性。论文特别关注了在时空非独立同分布数据上的因果效应估计，通过深度学习框架将因果信息整合到事件预测中。 时空数据挖掘是数据科学的一个关键分支，它涉及到在地理空间和时间维度上对数据进行分析和模式识别。在这个领域，研究人员通常需要处理大量的多维数据，例如交通流量、气象数据、社交网络活动等，目的是发现潜在的规律、趋势和异常，以支持决策制定和预测。 论文汇总中的其他19篇论文虽然具体内容未给出，但可以推测它们可能涵盖了各种时空数据挖掘的技术和应用，如时空序列分析、时空模式发现、异常检测、机器学习算法的改进以及新的数据建模方法等。这些研究对于理解复杂系统、优化城市规划、提升环境监测效率、改进交通管理等方面具有重要的理论价值和实践意义。 这份资源对于关注时空数据挖掘、人工智能和AI竞赛领域的学习者和专业人士来说是非常有价值的参考资料，它提供了最新的研究进展和创新思路，可以帮助他们了解当前领域的热门话题和前沿技术。