論文の概要: Learning Multivariate Hawkes Processes at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12501v1
• Date: Fri, 28 Feb 2020 01:18:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 01:45:23.313925
• Title: Learning Multivariate Hawkes Processes at Scale
• Title（参考訳）: 多変量ホークス過程の大規模学習
• Authors: Maximilian Nickel, Matthew Le
• Abstract要約: 提案手法は, 基礎となるネットワークの周囲次元とは無関係に, MHP の精度と勾配を計算可能であることを示す。 合成および実世界のデータセットについて、我々のモデルは最先端の予測結果を達成するだけでなく、実行時の性能を桁違いに改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.17906360554892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate Hawkes Processes (MHPs) are an important class of temporal point processes that have enabled key advances in understanding and predicting social information systems. However, due to their complex modeling of temporal dependencies, MHPs have proven to be notoriously difficult to scale, what has limited their applications to relatively small domains. In this work, we propose a novel model and computational approach to overcome this important limitation. By exploiting a characteristic sparsity pattern in real-world diffusion processes, we show that our approach allows to compute the exact likelihood and gradients of an MHP -- independently of the ambient dimensions of the underlying network. We show on synthetic and real-world datasets that our model does not only achieve state-of-the-art predictive results, but also improves runtime performance by multiple orders of magnitude compared to standard methods on sparse event sequences. In combination with easily interpretable latent variables and influence structures, this allows us to analyze diffusion processes at previously unattainable scale.
• Abstract（参考訳）: 多変量ホークスプロセス(MHP)は、社会情報システムの理解と予測において重要な進歩をもたらす重要な時間点プロセスのクラスである。 しかしながら、時間依存の複雑なモデリングのため、mhpはスケールが難しく、アプリケーションは比較的小さなドメインに制限されている。 本研究では,この重要な限界を克服する新しいモデルと計算手法を提案する。 実世界の拡散過程において特徴的スパーシティパターンを利用することにより,本手法はmhpの正確な可能性と勾配を,基盤となるネットワークの周囲次元とは無関係に計算できることを示す。 合成および実世界のデータセットについて、我々のモデルは最先端の予測結果を達成するだけでなく、スパースイベントシーケンスの標準手法と比較して、実行時の性能を桁違いに向上することを示す。 容易に解釈可能な潜伏変数や影響構造と組み合わせることで、以前は到達不可能なスケールで拡散過程を解析できる。

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