diffIRM: A Diffusion-Augmented Invariant Risk Minimization Framework for Spatiotemporal Prediction over Graphs

📄 arXiv: 2501.00305v1 📥 PDF

作者: Zhaobin Mo, Haotian Xiang, Xuan Di

分类: cs.LG

发布日期: 2024-12-31

💡 一句话要点

提出diffIRM框架以解决图结构时空预测中的OOD问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 时空预测 图结构数据 不可变风险最小化 扩散模型 数据增强 OOD泛化 因果特征

📋 核心要点

  1. 现有的不可变风险最小化方法主要针对欧几里得数据，难以处理图结构数据的时空预测问题，导致OOD泛化能力不足。
  2. 本文提出的diffIRM框架结合了环境多样性和不变性原则，通过扩散模型生成增强数据，提升了模型对不变特征的学习能力。
  3. 在真实的人类移动数据集上，diffIRM显著优于现有基线，展示了其在时空预测任务中的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

时空预测在图结构数据中面临着分布不一致（OOD）问题，现有的不可变风险最小化（IRM）方法主要针对欧几里得数据，难以有效应用于图数据。为此，本文提出了一种扩散增强的不可变风险最小化框架（diffIRM），结合了环境多样性和不变性原则，通过数据增强和不变学习两个过程，提升了时空预测模型的性能。实验结果表明，diffIRM在多个真实人类移动数据集上优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图结构时空预测中的OOD泛化问题，现有IRM方法在处理图数据时面临不适用性，无法有效区分不变特征与虚假特征。

核心思路：提出的diffIRM框架通过结合环境多样性和不变性原则，利用扩散模型生成增强数据，从而提升模型对不变特征的学习能力。

技术框架：diffIRM框架包含两个主要过程：数据增强和不变学习。在数据增强过程中，使用因果掩码生成器识别因果特征，并通过图基扩散模型生成增强的时空图数据；在不变学习过程中，设计不变性惩罚作为正则化项，辅助训练时空预测模型。

关键创新：diffIRM的创新在于将环境多样性与不变性结合，填补了现有研究的空白，提供了一种新的思路来处理图结构数据中的OOD问题。

关键设计：在数据增强阶段，因果掩码生成器的设计确保了因果特征的准确识别；不变性惩罚的具体形式则通过增强数据进行优化，确保模型在训练过程中能够有效学习到不变特征。

📊 实验亮点

在实验中，diffIRM在SafeGraph、PeMS04和PeMS08数据集上均表现出色，相比基线方法提升了预测精度，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果补充）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括交通流量预测、社交网络分析和人类行为建模等。通过提升时空预测模型的泛化能力，diffIRM框架能够在实际应用中提供更准确的预测结果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Spatiotemporal prediction over graphs (STPG) is challenging, because real-world data suffers from the Out-of-Distribution (OOD) generalization problem, where test data follow different distributions from training ones. To address this issue, Invariant Risk Minimization (IRM) has emerged as a promising approach for learning invariant representations across different environments. However, IRM and its variants are originally designed for Euclidean data like images, and may not generalize well to graph-structure data such as spatiotemporal graphs due to spatial correlations in graphs. To overcome the challenge posed by graph-structure data, the existing graph OOD methods adhere to the principles of invariance existence, or environment diversity. However, there is little research that combines both principles in the STPG problem. A combination of the two is crucial for efficiently distinguishing between invariant features and spurious ones. In this study, we fill in this research gap and propose a diffusion-augmented invariant risk minimization (diffIRM) framework that combines these two principles for the STPG problem. Our diffIRM contains two processes: i) data augmentation and ii) invariant learning. In the data augmentation process, a causal mask generator identifies causal features and a graph-based diffusion model acts as an environment augmentor to generate augmented spatiotemporal graph data. In the invariant learning process, an invariance penalty is designed using the augmented data, and then serves as a regularizer for training the spatiotemporal prediction model. The real-world experiment uses three human mobility datasets, i.e. SafeGraph, PeMS04, and PeMS08. Our proposed diffIRM outperforms baselines.