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# PriSTI A Conditional Diffusion Framework for Spatiotemporal
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**第一个问题**：请对论文的内容进行摘要总结，包含研究背景与问题、研究目的、方法、主要结果和结论，字数要求在150-300字之间，使用论文中的术语和概念。
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论文面向真实场景的spatiotemporal data不完整问题（sensor failures、transmission loss），研究spatiotemporal imputation以利用spatiotemporal dependence补全缺失值。既有RNN式autoregressive插补易出现error accumulation且多为确定性输出；扩散模型可从Gaussian noise生成并避免串行误差，但在ST数据上“conditional information的构造与利用”困难。为此提出PriSTI：先对观测做linear interpolation得到增强的conditional information X，并用Conditional Feature Extraction提取含temporal attention、spatial attention与MPNN(结合geographic adjacency A)的global context prior H_pri；再在Noise Estimation Module中用H_pri计算注意力权重（Q,K来自H_pri，V来自含噪输入），引导εθ(Ẋ_t,X,A,t)去噪。实验在AQI-36、METR-LA、PEMS-BAY多缺失模式下，PriSTI在MAE/MSE/CRPS上均优于CSDI、GRIN等，并在高缺失率与sensor failure场景保持优势；结论是“先验增强的条件特征+地理关系”能显著提升扩散式时空插补质量与稳健性。
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**第二个问题**：请提取论文的摘要原文，摘要一般在Abstract之后，Introduction之前。
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Abstract—Spatiotemporal data mining plays an important role in air quality monitoring, crowd flow modeling, and climate forecasting. However, the originally collected spatiotemporal data in real-world scenarios is usually incomplete due to sensor failures or transmission loss. Spatiotemporal imputation aims to fill the missing values according to the observed values and the underlying spatiotemporal dependence of them. The previous dominant models impute missing values autoregressively and suffer from the problem of error accumulation. As emerging powerful generative models, the diffusion probabilistic models can be adopted to impute missing values conditioned by observations and avoid inferring missing values from inaccurate historical imputation. However, the construction and utilization of conditional information are inevitable challenges when applying diffusion models to spatiotemporal imputation. To address above issues, we propose a conditional diffusion framework for spatiotemporal imputation with enhanced prior modeling, named PriSTI. Our proposed framework provides a conditional feature extraction module first to extract the coarse yet effective spatiotemporal dependencies from conditional information as the global context prior. Then, a noise estimation module transforms random noise to realistic values, with the spatiotemporal attention weights calculated by the conditional feature, as well as the consideration of geographic relationships. PriSTI outperforms existing imputation methods in various missing patterns of different real-world spatiotemporal data, and effectively handles scenarios such as high missing rates and sensor failure. The implementation code is available at https://github.com/LMZZML/PriSTI.
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**第三个问题**：请列出论文的全部作者，按照此格式：`作者1, 作者2, 作者3`。
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Mingzhe Liu, Han Huang, Hao Feng, Leilei Sun, Bowen Du, Yanjie Fu
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**第四个问题**：请直接告诉我这篇论文发表在哪个会议或期刊，请不要推理或提供额外信息。
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未在提供的论文内容中给出具体会议或期刊名称。
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**第五个问题**：请详细描述这篇论文主要解决的核心问题，并用简洁的语言概述。
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核心问题是：将conditional diffusion model用于spatiotemporal imputation时，如何“构造并利用”条件信息，使模型既能避免RNN自回归插补的error accumulation，又能有效学习复杂的时空依赖（temporal dependencies、spatial global correlations、geographic relationships A）。论文指出CSDI类方法常把observed values与noisy targets直接拼接输入，仅靠mask区分，导致序列趋势在高噪声步t≈T时不一致、增加学习难度，且未充分利用地理邻接与跨节点相关。PriSTI通过“先插值增强条件信息→提取全局先验H_pri→用H_pri主导注意力权重、减少噪声对依赖学习的干扰”来解决。简洁概述：解决扩散式时空插补中“条件信息噪声大、时空依赖难学、地理关系难融入”的关键瓶颈。
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**第六个问题**：请告诉我这篇论文提出了哪些方法，请用最简洁的方式概括每个方法的核心思路。
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(1) PriSTI条件扩散插补框架：把缺失部分作为生成目标，反向扩散pθ(Ẋ_{t-1}|Ẋ_t,X,A,t)从噪声逐步生成缺失值。(2) 线性插值增强条件信息（Interpolate）：对每个节点时间序列做linear interpolation得到更完整、趋势一致的条件输入X。(3) Conditional Feature Extraction Module（γ）：在仅含插值信息H=Conv(X)上，用temporal attention + spatial attention + MPNN(A)提取global context prior H_pri。(4) Noise Estimation Module：对混合输入H_in=Conv(X||Ẋ_t)学习时空依赖，但用H_pri计算注意力权重（Q,K来自H_pri，V来自H_in或H_tem）以减轻噪声干扰，并结合MPNN与空间注意力。(5) 空间注意力降复杂度：将N个节点映射到k个virtual nodes（k<N），把空间注意力复杂度从O(N^2 d)降到O(N k d)。(6) 掩码训练策略：point / block / hybrid（含历史缺失模式）在训练中随机“擦除观测”构造自监督插补目标。
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**第七个问题**：请告诉我这篇论文所使用的数据集，包括数据集的名称和来源。
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(1) AQI-36（air quality）：北京36站PM2.5小时数据12个月，来源Yi et al., “ST-MVL” (IJCAI 2016)[2]。(2) METR-LA（traffic speed）：洛杉矶高速207传感器、5分钟采样，来源Li et al., DCRNN (ICLR 2018)[3]并沿用其数据设置。(3) PEMS-BAY（traffic speed）：湾区325传感器、5分钟采样，同来源[3]；三者的geographic adjacency A按站点/传感器距离用thresholded Gaussian kernel构建。
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**第八个问题**：请列举这篇论文评估方法的所有指标，并简要说明这些指标的作用。
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(1) MAE：确定性插补误差的平均绝对偏差，衡量点估计准确性（越小越好）。(2) MSE：确定性插补误差的均方误差，对大误差更敏感（越小越好）。(3) CRPS：对概率插补分布D与真实值x的兼容性打分（量化不确定性质量，越小越好）；论文用100次采样近似分布，并以0.05分位离散近似积分。(4) RMSE（下游预测表V）：作为MSE的平方根，用于评估imputation后对Graph WaveNet预测性能的影响（越小越好）。
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**第九个问题**：请总结这篇论文实验的表现，包含具体的数值表现和实验结论。
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总体插补（表III/IV）：PriSTI在所有数据集与缺失模式下优于CSDI与GRIN等。示例：AQI-36 simulated failure(24.6%)上PriSTI MAE=9.03±0.07、MSE=310.39±7.03，优于CSDI MAE=9.51±0.10、MSE=352.46±7.50；对应CRPS PriSTI=0.0997，优于CSDI=0.1056。METR-LA block-missing(16.6%)上PriSTI MAE=1.86±0.00、MSE=10.70±0.02，优于CSDI 1.98±0.00、12.62±0.60；CRPS PriSTI=0.0244，优于CSDI=0.0260。PEMS-BAY block-missing(9.2%)上PriSTI MAE=0.78±0.00、MSE=3.31±0.01，优于CSDI 0.86±0.00、4.39±0.02；CRPS PriSTI=0.0093，优于CSDI=0.0127。高缺失率（图5）：在METR-LA缺失率90%时，PriSTI相对其他方法MAE提升4.67%–34.11%(block)与3.89%–43.99%(point)。传感器完全失效（RQ5）：AQI-36上两站点全程无观测时，PriSTI MAE分别为10.23与15.20，且优于GRIN。下游预测（表V）：对AQI-36插补后用Graph WaveNet预测，PriSTI使MAE从Ori. 36.97降至29.34，RMSE从60.37降至45.08，优于CSDI/GRIN/BRITS。结论：PriSTI通过“条件先验+地理关系”在确定性与概率插补、极端稀疏与失效场景及下游任务上均更稳健。
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**第十个问题**：请清晰地描述论文所作的工作，分别列举出动机和贡献点以及主要创新之处。
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动机：(1) 时空数据缺失普遍且影响监测/交通等应用；(2) RNN自回归插补存在error accumulation且难输出不确定性；(3) 扩散模型虽能做条件生成，但在时空插补中“条件信息如何构造、如何避免噪声破坏依赖学习、如何融入地理关系A”是关键难题。
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贡献点：(1) 提出PriSTI：面向spatiotemporal imputation的conditional diffusion framework，引入spatiotemporal global correlations与geographic relationships。(2) 提出Conditional Feature Extraction：在插值后的条件信息上提取H_pri作为global context prior，降低在高噪声下学习ST依赖的难度。(3) 提出Noise Estimation Module的“prior-guided attention”：用H_pri产生注意力权重（Q,K来自H_pri）来引导对含噪输入的去噪，从而缓解“观测+噪声拼接”带来的不一致与干扰。(4) 提出virtual nodes的空间注意力降复杂度方案O(N^2 d)→O(N k d)。
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主要创新之处：把“先验条件特征（由插值与时空/地理编码提取）”显式用于扩散去噪阶段的注意力权重计算，实现更强的时空依赖建模与更鲁棒的扩散式插补。 |