本論文は、既存の時空間予測モデルの性能を向上させるための新しい低ランク適応フレームワークを提案する。このフレームワークは、ノード固有の特性を捉えるためのノードアダプティブ低ランク層を導入し、既存モデルに最小限の変更を加えることで、効率的な性能向上を実現する。