交通预测，关于DGCN的一些问题

Question

《Dynamic Graph Convolution Network for Traffic Forecasting Based on Latent Network of Laplace Matrix Estimation》。这是北京邮电大学发表在交通顶级期刊上的一篇文章。看了该论文后，个人理解是提出了一个潜在网络来提取时空特征，但是文章中并没有对空间特征做哪些操作，求解答指导，对“空间特征”到底是做了哪些事情?

https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/110413043 这是相关的解析，大家可以先行阅读一下。

Answer 1

C.空间注意力：为了建立每时每刻的路网空间关系，论文中采用注意力机制估计路网当前周期的邻接矩阵Ld，因此，如果注意力机制的输入特征为F（1：τ）=（F1，...，Fτ），如图4所示，则注意力计算公式为：

其中W1（·）和W2（·）是嵌入函数，Tr是矩阵转置。这里使用矩阵内积作为道路网络相邻矩阵的估计方法。为了探索节点之间的更多关系，论文中还采用了多头注意力结构。

楼主没仔细看，这一块儿就是。