时空图神经网络（Spatio-temporal Graph Neural Network）是一种用于处理时空数据的神经网络模型。它结合了图神经网络（Graph Neural Network）和时空数据的特性，能够对时空关系进行建模和预测。

在时空图神经网络中，数据被组织成图的形式，其中节点表示特定的时空位置，边表示节点之间的时空关系。每个节点可以包含丰富的特征信息，如温度、湿度、地理位置等。通过学习图中节点之间的连接和特征之间的关系，时空图神经网络可以对时空数据进行分析和预测。

时空图神经网络通常由两个主要组件构成：时空图卷积层和时空图注意力层。

时空图卷积层：该层通过聚合每个节点的邻居节点信息来更新节点的特征表示。它可以对每个节点的时空邻居进行聚合，并结合节点自身的特征信息，生成新的节点表示。

时空图注意力层：该层通过学习节点之间的关注度来强化特定的时空连接。它可以自适应地调整不同节点之间的权重，以捕捉重要的时空关系。

时空图神经网络在许多领域中具有广泛的应用，如交通流预测、空气质量监测、社交网络分析等。它可以利用节点之间的时空关系，提取有用的特征并进行预测和决策。

需要注意的是，时空图神经网络是一个广泛的概念，涵盖了多种具体的模型和方法。具体的实现方式可能因应用场景和研究领域而有所不同。

在我们周围的各个领域，从分子结构到社交网络，再到城市设计结构，到处都有相互关联的图数据。图神经网络（GNN）作为一种强大的方法，正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用，例如药物发现，以及模拟系统，如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器学习模型的想法，比如将GNN与序列模型结合——时空图神经网络ÿ