摘要：交通流量预测是一个经典的时空数据挖掘问题，具有许多实际应用。,最近，针对该问题提出了各种基于图神经网络（GNN）的方法，并取得了令人印象深刻的预测性能。然而，我们认为大多数现有方法忽视了某些节点（称为关键节点）的重要性，这些节点自然地与多个其他节点表现出广泛的联系。由于与其他节点相比，关键节点具有复杂的时空依赖性，因此对关键节点进行预测提出了挑战。在本文中，我们提出了一种基于 GNN 的

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