論文の概要: Statistical Analytics and Regional Representation Learning for COVID-19 Pandemic Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07342v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 03:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-06 19:53:43.775333
• Title: Statistical Analytics and Regional Representation Learning for COVID-19 Pandemic Understanding
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミック理解のための統計分析と地域表現学習
• Authors: Shayan Fazeli, Babak Moatamed, Majid Sarrafzadeh
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大が世界のほぼすべての国に深刻な影響を与えている。 本稿では、統一された情報ソースを提供するために、公開データセットの広範なコレクションを統合し、処理する。 本研究では,予測イベントモデリングのために,DoubleWindowLSTM-CPと呼ばれる特定のRNNベースの推論パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.731074162093199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid spread of the novel coronavirus (COVID-19) has severely impacted almost all countries around the world. It not only has caused a tremendous burden on health-care providers to bear, but it has also brought severe impacts on the economy and social life. The presence of reliable data and the results of in-depth statistical analyses provide researchers and policymakers with invaluable information to understand this pandemic and its growth pattern more clearly. This paper combines and processes an extensive collection of publicly available datasets to provide a unified information source for representing geographical regions with regards to their pandemic-related behavior. The features are grouped into various categories to account for their impact based on the higher-level concepts associated with them. This work uses several correlation analysis techniques to observe value and order relationships between features, feature groups, and COVID-19 occurrences. Dimensionality reduction techniques and projection methodologies are used to elaborate on individual and group importance of these representative features. A specific RNN-based inference pipeline called DoubleWindowLSTM-CP is proposed in this work for predictive event modeling. It utilizes sequential patterns and enables concise record representation while using but a minimal amount of historical data. The quantitative results of our statistical analytics indicated critical patterns reflecting on many of the expected collective behavior and their associated outcomes. Predictive modeling with DoubleWindowLSTM-CP instance exhibits efficient performance in quantitative and qualitative assessments while reducing the need for extended and reliable historical information on the pandemic.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大が世界のほぼすべての国に深刻な影響を与えている。 医療提供者に多大な負担を与えただけでなく、経済や社会生活にも深刻な影響を与えている。 信頼できるデータの存在と詳細な統計分析の結果は、研究者や政策立案者にこのパンデミックとその成長パターンをより明確に理解するための貴重な情報を提供する。 本稿では,パンデミックに関連する行動に関して,地理的地域を表現するための統一情報ソースを提供するために,公開データセットの広範な収集と処理を行う。 これらの特徴は、それらに関連する高レベルな概念に基づいて、その影響を説明するために、さまざまなカテゴリに分類される。 この研究は、特徴群、特徴群、およびCOVID-19の発生の間の価値と秩序の関係を観察するために、いくつかの相関分析技術を使用する。 これらの代表的特徴の個人的およびグループ的重要性を詳述するために次元化技術と投影法を用いる。 本稿では,予測イベントモデリングのためにDoubleWindowLSTM-CPと呼ばれるRNNベースの推論パイプラインを提案する。 シーケンシャルパターンを利用し、最小限の履歴データを使用しながら簡潔なレコード表現を可能にする。 統計的分析の結果,期待される集団行動と関連する結果の多くを反映する重要なパターンが得られた。 DoubleWindowLSTM-CPインスタンスによる予測モデリングは、パンデミックに関する拡張的で信頼性の高い歴史的情報の必要性を低減しつつ、定量的かつ質的な評価において効率的なパフォーマンスを示す。

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