基于LLM的时变图信号在线预测
人工智能
2024-10-25 v1
摘要
本文提出了一种新颖的框架，利用大型语言模型，通过挖掘空间和时间平滑性来预测时变图信号中的缺失值。我们利用LLM的能力实现消息传递方案。对于每个缺失节点，其邻居和先前的估计值被输入并由LLM处理，以推断缺失的观测值。在风速图信号在线预测任务上的测试表明，我们的模型在准确性上优于在线图滤波算法，展示了LLM在有效处理图中部分观测信号方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2410.18718,
title = {LLM-based Online Prediction of Time-varying Graph Signals},
author = {Dayu Qin and Yi Yan and Ercan Engin Kuruoglu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.18718},
year = {2024}
}