用于动态图风险溯源的增强型时空注意力框架
Enhanced spatio temporal attention framework for risk attribution on dynamic graphs
华北水利水电大学 a. 电子工程学院; b. 数字孪生水利高等研究院, 郑州 450046
摘要
针对时空图预测中时空依赖耦合、特征权重静态及过程不透明的挑战，本研究构建了一个高性能、可解释的动态图风险溯源框架，旨在实现从“预测”到“归因”的范式转移。为此，提出一种增强型时空注意力模型(ESTAM)。该模型采用并行解耦架构：通过解耦的时空注意力模块独立捕捉异构依赖，经动态权重模块自适应融合，并由双向长短期记忆网络增强长程时序特征。为实现内生可解释性，模型引入多任务学习范式，通过集成的风险预测与原因诊断等并行任务头施加语义约束。此外，设计含边界损失的复合损失函数以提升鲁棒性。实验表明，所提模型在模拟数据集上取得了93.9%的准确率与0.933的加权F1分数，性能显著优于GCN等基线及PDFormer等SOTA模型，且参数效率更高。该框架不仅为复杂动态系统提供了高性能的预测方案，其端到端的归因能力更为构建可信赖、可诊断的人工智能应用提供了坚实基础。
基金项目
国家重点研发计划(2024YFC3210800)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0472
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-25] 优先出版
引用本文
孙新娟, 朱永超, 李海瑞. 用于动态图风险溯源的增强型时空注意力框架 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0472. (Sun Xinjuan, Zhu Yongchao, Li Hairui. Enhanced spatio temporal attention framework for risk attribution on dynamic graphs [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0472. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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