論文の概要: The statistical physics of discovering exogenous and endogenous factors in a chain of events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00659v1
• Date: Mon, 2 Mar 2020 04:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 05:43:16.995229
• Title: The statistical physics of discovering exogenous and endogenous factors in a chain of events
• Title（参考訳）: 事象連鎖における外因性および内因性因子の発見に関する統計物理学
• Authors: Shinsuke Koyama and Shigeru Shinomoto
• Abstract要約: 本研究では,一連の事象発生時間から外生的・内生的要因を推定する手法を開発した。 この分析は、不均一なポアソン過程とホークス過程を組み合わせたモデルを用いて行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event occurrence is not only subject to the environmental changes, but is also facilitated by the events that have occurred in a system. Here, we develop a method for estimating such extrinsic and intrinsic factors from a single series of event-occurrence times. The analysis is performed using a model that combines the inhomogeneous Poisson process and the Hawkes process, which represent exogenous fluctuations and endogenous chain-reaction mechanisms, respectively. The model is fit to a given dataset by minimizing the free energy, for which statistical physics and a path-integral method are utilized. Because the process of event occurrence is stochastic, parameter estimation is inevitably accompanied by errors, and it can ultimately occur that exogenous and endogenous factors cannot be captured even with the best estimator. We obtained four regimes categorized according to whether respective factors are detected. By applying the analytical method to real time series of debate in a social-networking service, we have observed that the estimated exogenous and endogenous factors are close to the first comments and the follow-up comments, respectively. This method is general and applicable to a variety of data, and we have provided an application program, by which anyone can analyze any series of event times.
• Abstract（参考訳）: 事象の発生は環境変化の対象となるだけでなく、システム内で発生した事象によっても促進される。 本稿では,一連の事象発生時間から,そのような外生的・内生的要因を推定する手法を開発した。 この分析は、不均一なポアソン過程と、それぞれ外因性変動と内因性連鎖反応機構を表すホークス過程を組み合わせたモデルを用いて行われる。 このモデルは、統計物理学と経路積分法を利用する自由エネルギーを最小化することで与えられたデータセットに適合する。 事象発生の過程は確率的であるため、パラメータ推定は必然的にエラーを伴い、究極的には外因性および内因性因子は最適な推定器でも捕捉できない。 それぞれの因子が検出されるかどうかによって分類された4つのレジームを得た。 ソーシャルネットワーキングサービスにおけるリアルタイムの議論に分析手法を適用し, 推定外因性因子と内因性因子がそれぞれ第1のコメントと後続のコメントに近接していることが観察された。 本手法は汎用的で,様々なデータに適用可能であり,任意のイベント時間を解析可能なアプリケーションプログラムを提供する。

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