論文の概要: Graph Deep Factors for Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07373v1
- Date: Wed, 14 Oct 2020 19:25:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 13:55:03.363281
- Title: Graph Deep Factors for Forecasting
- Title(参考訳): 予測のためのグラフ深度因子
- Authors: Hongjie Chen, Ryan A. Rossi, Kanak Mahadik, Sungchul Kim, Hoda
Eldardiry
- Abstract要約: グラフ深度因子 (Graph Deep Factors, GraphDF) と呼ばれる, グラフに基づく予測フレームワークを提案する。
GraphDFは、リレーショナルグローバルおよびリレーショナルローカルモデルで構成されるハイブリッド予測フレームワークである。
ケーススタディでは,GraphDFがクラウド利用予測の生成に成功し,ワークロードを同時にスケジュールすることで,平均47.5%のクラウドクラスタ利用率向上を実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.424335452817118
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep probabilistic forecasting techniques have recently been proposed for
modeling large collections of time-series. However, these techniques explicitly
assume either complete independence (local model) or complete dependence
(global model) between time-series in the collection. This corresponds to the
two extreme cases where every time-series is disconnected from every other
time-series in the collection or likewise, that every time-series is related to
every other time-series resulting in a completely connected graph. In this
work, we propose a deep hybrid probabilistic graph-based forecasting framework
called Graph Deep Factors (GraphDF) that goes beyond these two extremes by
allowing nodes and their time-series to be connected to others in an arbitrary
fashion. GraphDF is a hybrid forecasting framework that consists of a
relational global and relational local model. In particular, we propose a
relational global model that learns complex non-linear time-series patterns
globally using the structure of the graph to improve both forecasting accuracy
and computational efficiency. Similarly, instead of modeling every time-series
independently, we learn a relational local model that not only considers its
individual time-series but also the time-series of nodes that are connected in
the graph. The experiments demonstrate the effectiveness of the proposed deep
hybrid graph-based forecasting model compared to the state-of-the-art methods
in terms of its forecasting accuracy, runtime, and scalability. Our case study
reveals that GraphDF can successfully generate cloud usage forecasts and
opportunistically schedule workloads to increase cloud cluster utilization by
47.5% on average.
- Abstract(参考訳): 近年,時系列の集合をモデル化するための予測手法が提案されている。
しかしながら、これらの手法は、コレクション内の時系列間の完全独立(ローカルモデル)または完全依存(グローバルモデル)のいずれかを明確に仮定する。
これは、すべての時系列がコレクション内の他の時系列から切り離された場合、または同様に、すべての時系列が他の時系列と関係しており、完全に連結されたグラフとなる2つの極端なケースに対応する。
本稿では,グラフ・ディープ・ファクター(graph deep factors, graphdf)と呼ばれる,ノードとその時系列を任意の方法で他のノードと接続させることで,これら2つの極端を超越した,ハイブリッドなグラフベース予測フレームワークを提案する。
GraphDFは、リレーショナルグローバルおよびリレーショナルローカルモデルで構成されるハイブリッド予測フレームワークである。
特に,グラフの構造を用いて複雑な非線形時系列パターンをグローバルに学習し,予測精度と計算効率の両方を改善するリレーショナルグローバルモデルを提案する。
同様に、すべての時系列を独立にモデル化する代わりに、個々の時系列だけでなく、グラフに接続されたノードの時系列を考える関係ローカルモデルを学ぶ。
実験は, 予測精度, 実行時間, スケーラビリティの観点から, 最先端手法と比較して, 深層ハイブリッドグラフに基づく予測モデルの有効性を示す。
ケーススタディでは,GraphDFがクラウド利用予測の生成に成功し,ワークロードを同時にスケジュールすることで,平均47.5%のクラウドクラスタ利用率向上を実現している。
関連論文リスト
- Context Neural Networks: A Scalable Multivariate Model for Time Series Forecasting [5.5711773076846365]
実世界の時系列は、しばしば孤立して取得できない複雑な相互依存性を示す。
本稿では,時系列モデルに関連性のある文脈洞察を付加する,効率的な線形複雑化手法であるContext Neural Networkを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-12T00:21:57Z) - When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic
Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。
ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。
ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T20:30:16Z) - Sparsity exploitation via discovering graphical models in multi-variate
time-series forecasting [1.2762298148425795]
本稿では,グラフ生成モジュールとGNN予測モジュールを含む分離学習手法を提案する。
まず、Graphical Lasso(またはGraphLASSO)を使用して、データから空間パターンを直接利用してグラフ構造を構築します。
次に、これらのグラフ構造と入力データをGCRN(Graph Convolutional Recurrent Network)に適合させて予測モデルをトレーニングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T16:48:00Z) - Taming Local Effects in Graph-based Spatiotemporal Forecasting [28.30604130617646]
時相グラフニューラルネットワークは時系列予測に有効であることが示されている。
本稿では,グラフに基づく時間的予測におけるグローバル性と局所性の間の相互作用を理解することを目的とする。
このようなアーキテクチャにトレーニング可能なノード埋め込みを組み込むことを合理化するための方法論的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T14:18:56Z) - Triadic Temporal Exponential Random Graph Models (TTERGM) [1.7622199879654878]
TERGMは、複雑なネットワークにおけるエッジ形成と除去の時間パターンを推測するために用いられる。
我々は,我々のTTERGMモデルが,GitHubのネットワークデータ上でのベンチマーク手法と比較して,精度の向上と精度の向上を実現していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T14:07:29Z) - When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic
Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。
ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。
ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T06:13:53Z) - Cluster-and-Conquer: A Framework For Time-Series Forecasting [94.63501563413725]
本稿では,高次元時系列データを予測するための3段階フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは非常に汎用的で,各ステップで時系列予測やクラスタリングが利用可能です。
単純な線形自己回帰モデルでインスタンス化されると、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T20:41:19Z) - Simultaneously Reconciled Quantile Forecasting of Hierarchically Related
Time Series [11.004159006784977]
本稿では,階層間の予測の整合性を維持するために,量子レグレッション損失を最適化するフレキシブル非線形モデルを提案する。
ここで導入された理論的枠組みは、下層の微分可微分損失関数を持つ任意の予測モデルに適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T00:59:01Z) - From Static to Dynamic Node Embeddings [61.58641072424504]
本稿では,時間的予測に基づくアプリケーションにグラフストリームデータを活用するための汎用フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,適切なグラフ時系列表現を学習するための新しい手法を含む。
トップ3の時間モデルは常に新しい$epsilon$-graphの時系列表現を利用するモデルであることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T16:48:29Z) - Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph
Neural Networks [91.65637773358347]
多変量時系列データに特化して設計された汎用グラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
グラフ学習モジュールを用いて,変数間の一方向関係を自動的に抽出する。
提案手法は,4つのベンチマークデータセットのうち3つにおいて,最先端のベースライン手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-24T04:02:18Z) - Block-Approximated Exponential Random Graphs [77.4792558024487]
指数乱グラフ(ERG)の分野における重要な課題は、大きなグラフ上の非自明なERGの適合である。
本稿では,非自明なERGに対する近似フレームワークを提案する。
我々の手法は、数百万のノードからなるスパースグラフにスケーラブルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T11:42:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。