清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心最新提出时空扩散点过程，突破已有方法建模时空点过程的受限概率形式和高采样成本等缺陷，实现了灵活、高效且易于计算的时空点过程模型，可广泛用于城市自然灾害、突发事故和居民活动等时空事件的建模与预测，促进城市规划和管理的智能化发展。
　　时空点过程是具有时间和空间属性的随机事件集合，相关研究方法主要是对随机事件在时间和空间上的分布和演化规律进行建模，这对于许多领域都至关重要，包括地震学、疾病传播、城市流动、环境监测等。然而，以往的研究在建模时通常将时间和空间视为条件独立，无法准确捕捉事件时空之间的复杂相互作用，且计算对数似然需要使用蒙特卡罗来近似积分，这导致对时空点过程的理解和预测存在很大的局限性。
　　清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心近日在 KDD2023发表论文《Spatiot e m p o r a l D i f f u s i o n P o i n t Processes》，提出时空扩散点过程（DSTPP）模型，率先实现了对复杂时空联合分布的灵活精准建模。由于不对概率密度函数的参数形式施加任何限制，这种基于扩散模型的点过程方法解决了当前时空建模的一系列困难问题，在捕捉复杂时空动态性方面具有很大潜力。该方法建立了新的生成式时空建模范式，为该领域的研究和应用带来了新的可能性。
　　针对时空点过程，研究团队提出了全新的参数化框架，利用扩散模型学习复杂的时空联合分布。该框架将目标联合分布的学习分解为多个步骤，每个步骤可由高斯分布准确描述。为了增强每个步骤的学习能力，研究团队在去噪网络中嵌入时空共注意力机制，使其能自适应地捕捉时间和空间复杂的依赖耦合关系。通过这一创新模型，研究团队首次突破了现有解决方案对时空依赖关系的建模限制，为时空点过程提供了新的建模范式。下表展示了DSTPP相比已有点过程解决方案的优势。
　　大量来自流行病学、地震学、犯罪学和城市流动等各领域的实验表明，DSTPP在性能上显著超越现有解决方案，平均提升幅度超过50%。进一步深入分析验证了该模型适应不同场景下复杂时空耦合关系的能力。
　　这一创新研究成果为时空点过程建模提供了全新的思路和方法，具有重要的理论和应用价值。该模型的成功应用将为地震预测、疾病控制和城市规划等领域带来更准确的分析和预测能力，助力城市发展和人类福祉。（辛文）