论文阅读：Stochastic Weight Completion for Road Networks using Graph Convolutional Networks

本文基于GCN补全路网在不同时段中各个路段的速度分布，以实现对路径在给定未来某时段下时间消耗的估计。

1）以路段为节点，路段间的流通关系为边，构建基于边的图

2）不同与直观的路网图，本文的边图需要考虑节点间的拓扑关系，作者采用ChebNet实现边之间的特征提取。

3）作者为体现模型的可扩展性，提出了Contex Aware版本的模型，用以感知时间、周、天气等上下文。

数据来源于此：

KDD CUP 2017
Highway Tollgates Traffic Flow Prediction
Travel Time & Traffic Volume Prediction

获奖情况：

Announcing KDD Cup 2017: Highway Tollgates Traffic Flow Prediction

冠军PPT:

Task1_1stPlace.pdf